Fraude en compras corporativas drena 5% de ingresos y tarda un año en detectarse

El fraude en compras corporativas se mantiene como una de las fugas de capital más costosas y menos visibles para las empresas. Además de restar recursos, este problema puede operar durante meses sin ser detectado y afectar de forma directa el control interno, la confianza entre equipos y la relación con proveedores.

De acuerdo con el informe de SAS Latin America, la Association of Certified Fraud Examiners ubicó estas irregularidades en el segundo lugar. Esto entre las formas más comunes de fraude corporativo a nivel global. Las organizaciones estiman perder, en promedio, 5% de sus ingresos anuales por actos como corrupción, sobreprecios, colusión o pagos duplicados. Se añadió que el fraude promedio tarda 12 meses en ser detectado y genera pérdidas medianas por 117 mil dólares.

La cadena de compras concentra buena parte de ese riesgo. Datos del Anti-Fraud Technology Benchmarking Report 2022 de ACFE y SAS mostraron que 41% de las organizaciones monitorea el riesgo de fraude en compras y adquisiciones, solo por debajo de los pagos fraudulentos, con 43%. El proceso de procurement reúne puntos vulnerables, desde selección de proveedores hasta aprobación de facturas, en entornos donde puede haber supervisión limitada y exceso de confianza.

Ese patrón no se explica solo por fallas técnicas. Esto señaló que la combinación de burocracia, múltiples responsables con capacidad de gasto y auditorías realizadas después de los pagos, lo cual crea condiciones favorables para el abuso. También indicó que este tipo de fraude casi siempre involucra colusión interna, con empleados y proveedores actuando en conjunto, lo cual agrava el impacto sobre la cultura organizacional.

Frente a ese escenario, las herramientas analíticas tradicionales muestran límites claros. Muchas empresas todavía dependen de sistemas basados en datos históricos, lo cprovoca que los fraudes sean descubiertos una vez consumado el daño. A ello se suma la generación masiva de alertas sin priorización, una carga que desvía el trabajo de auditoría hacia falsos positivos y reduce la capacidad de respuesta frente a riesgos reales.

Presentando casos donde la prevención permitió cambiar ese esquema. En Bélgica, un operador de redes eléctricas utilizó soluciones analíticas de SAS para evaluar riesgos en tiempo real, reducir fraudes y optimizar sus procesos de compra. El resultado fue una operación con menos desperdicio, mayor control y una visión unificada del área de procurement.

Otro caso citado corresponde a una agencia gubernamental de Estados Unidos que perdió más de 300 millones de dólares en fraudes de contratación. Al aplicar analítica avanzada sobre datos de 17 mil 800 proveedores, 25 mil empleados y 700 mil pagos, se detectaron empleados con intereses financieros en empresas proveedoras, facturas fantasmas y pagos a empleados inexistentes. Este informe indicó sobre si esos hallazgos se hubieran identificado a tiempo, el ahorro potencial habría superado los 16 millones de dólares.

Como respuesta, SAS planteó un modelo de integridad basada en datos, con monitoreo continuo y uso de inteligencia artificial, machine learning y análisis predictivo. La compañía señaló que ha desarrollado más de 80 modelos preconfigurados capaces de detectar comportamientos anómalos, triangulaciones entre empleados y proveedores, así como facturas fuera de los controles internos, bajo un esquema de "Smart Audit".

Con herramientas que integran datos de recursos humanos, contabilidad y proveedores, las empresas pueden detectar patrones de colusión. Incluso compras simuladas o incrementos sospechosos en órdenes de compra antes de que el dinero cambie de manos. Este modelo sustituye la lógica de "pagar y luego perseguir" por un sistema orientado a prevenir el fraude antes de que se concrete.