Flanders Innovation & Entrepreneurship (VLAIO) apoya a los emprendedores en Flandes a través de diferentes subvenciones, como el monedero electrónico SME (KMOP), Ecology Premium Plus (EP-Plus) o subsidios relacionados con COVID-19. Para ayudar a los inspectores a apuntar a las subsidiarias de alto riesgo, Devoteam desarrolló una herramienta de detección de fraude para cada una de las tres medidas de ayuda que proporciona una puntuación sobre el riesgo calculado. La herramienta no solo detecta posibles fraudes, sino que también les ahorra a los inspectores mucho tiempo, ¡una situación en la que todos ganan!
VLAIO es el punto de contacto para emprendedores en Flandes. El instituto fomenta y apoya la innovación y el espíritu empresarial y contribuye a un clima empresarial favorable. Entre otros objetivos, VLAIO apoya a las empresas a través de subvenciones para mejorar su crecimiento, transformación e innovación.
El e-wallet PYME tiene como objetivo subsidiar el conocimiento estratégico faltante de las PYMES que es necesario para establecer nuevas estrategias de crecimiento en el caso de un momento decisivo a través de la internacionalización o la innovación. El Ecology Premium Plus, por otro lado, se concede a las empresas que realizan determinadas inversiones profesionales ecológicas en Flandes. El gobierno también tomó algunas medidas jurisdiccionales y alivio debido a la pandemia. Las empresas que enfrentaron dificultades financieras debido a COVID-19 podrían solicitar varias medidas de apoyo social y fiscal.
El reto
El monedero electrónico para pymes (KMOP), Ecology Premium Plus (EPPLUS) y el subsidio relacionado con COVID-19 requieren un sistema automatizado de detección de fraude para ayudar a los inspectores a apuntar específicamente a las subsidiarias de alto riesgo, ya que un enfoque manual caso por caso no es necesario. posible dado el elevado número de subvenciones solicitadas.
¿Entonces, cómo funciona? El sistema de detección de fraude proporciona una puntuación sobre el riesgo calculado para cada solicitud enviada. Estos puntajes están compuestos por la combinación de diferentes métodos subyacentes, cada uno de los cuales considera el riesgo de una manera diferente. Los datos resultantes se visualizan en un panel de Power BI personalizado que los inspectores pueden usar para identificar a los solicitantes de alto riesgo y realizar inspecciones específicas en consecuencia.
Una limitación importante del sistema es la sensibilidad de los datos que se utilizan para determinar el riesgo. Por ejemplo, incluye datos sobre empresas unipersonales y, por tanto, datos sobre ciudadanos individuales. Por lo tanto, mantener la seguridad de los datos es extremadamente importante. Todos los pasos del proceso, desde la ingesta de los datos hasta la visualización de los datos a los inspectores, deben ser altamente seguros.
La solución
El sistema de detección de fraudes toma datos de múltiples fuentes, incluidos los propios datos de VLAIO y los datos de la Base de datos central para empresas (KBO). Estos datos se procesan y se utilizan múltiples métodos para definir el riesgo. Uno de estos métodos subyacentes es la detección de comunidades (el acto de identificar grupos de empresas con vínculos estrechos entre sí). Otros métodos incluyen métodos basados en reglas, aprendizaje automático supervisado y detección de anomalías .
Combinando los diferentes métodos, se define una puntuación de riesgo general para cada solicitud de subvenciones presentada. Estos puntajes de riesgo pueden ayudar a los inspectores de VLAIO a identificar primero las instancias de alto riesgo. También se proporciona más información de bajo nivel a los inspectores para ayudarlos a comprender el proceso de decisión del sistema de detección de fraude. Esta información de bajo nivel también ayuda a los inspectores a comprender mejor las solicitudes de subsidio y las empresas que las respaldan, de una manera interactiva, visual y fácil de usar.
El sistema de detección de fraude está construido dentro del entorno Azure de VLAIO y su código está escrito en Python , usado en combinación con otros componentes de Azure, como Azure Data Factory (ADF) usado para automatizar el proceso. Los resultados se recopilan automáticamente en un panel de Power BI.
Principales beneficios
Desde la implementación del sistema de detección de fraudes y el panel de Power BI, los inspectores pueden identificar rápidamente las solicitudes de subsidios y las empresas de alto riesgo . También tienen gráficos a su disposición que les permiten representar visualmente a las empresas y sus relaciones con los demás. Si bien las soluciones anteriores se limitaban a buscar valores en hojas de Excel, el nuevo tablero mejora la legibilidad y reduce el tiempo dedicado a cada caso. Además, el panel de Power BI personalizado actúa como un centro de información , lo que evita que los inspectores tengan que acceder a varios sistemas para obtener toda la información necesaria.
