A fraude é atualmente uma das principais preocupações dos governos e empresas. De fato, estima-se que as perdas por fraude nas organizações podem oscilar entre 5% e 9% dos lucros anuais. Para ter um maior entendimento dos diferentes âmbitos de gestão de fraude, é necessário conhecer em que consiste, seus componentes e as várias formas em que se pode apresentar.
No mundo empresarial, a fraude está associada a uma ação contrária à verdade e retidão, que prejudica a organização afetada. A fraude pode comprometer uma empresa, quer externamente pelos clientes, fornecedores e outras partes, ou internamente por funcionários, dirigentes ou proprietários.
Fraud management in the energy industry
O contexto atual apresenta, entre outras, as seguintes características e oportunidades:
- Disponibilidade crescente de dados sobre clientes, funcionários, fornecedores, etc., sua interação com a empresa e seus hábitos de comportamento.
- Existência de técnicas de análise e quantificação da propensão ou probabilidade de ocorrência de eventos de fraude.
- Avanço nas metodologias e sistemas para combater a fraude interna por meio da segregação de funções (SoD, segregation of duties).
A aportação de valor destes mecanismos de gestão está refletido tanto em sua vertente econômica (segundo um estudo da ACFE2, as perdas por fraude a nível mundial reduziram 54% graças à adoção de medidas de monitoramento proativo de dados3), como de reputação e de conformidade. Esses últimos aspectos são especialmente relevantes dado o atual ambiente regulatório que fomenta o investimento e a implantação de meios para a gestão de fraude.
O objetivo deste documento é compartilhar determinadas reflexões sobre o conceito de fraude, assim como sobre os principais elementos utilizados para a sua gestão e as oportunidades de otimização que emergem com os avanços tecnológicos, como, por exemplo, as tecnologias de Big Data e Analytics, entre outras. Estas são baseadas na disponibilidade e análise de grandes volumes de informação e na aplicação de metodologias de perfil e segmentação.
Particularizando no setor energético, neste documento são descritos eventos concretos de fraude no setor energético que, pela representatividade e consumo de recursos nas empresas, requerem um tratamento específico e onde as técnicas de detecção e sua integração na gestão têm maior relevância.
- Em relação à fraude externa, as empresas energéticas que distribuem eletricidade e/ou gás natural estão expostas ao furto de energia mediante ligações ou acessos fraudulentos à rede elétrica. A gestão deste tipo de fraude tem o apoio de métodos para quantificar a probabilidade de que uma medição não reflita o fornecimento real. Os métodos utilizados são variados (como regressões logísticas, redes neuronais, árvores de decisão, etc.), estão aplicados em esquemas de machine learning e estão orientados para distinguir fornecimentos “razoáveis” de fornecimentos potencialmente fraudulentos. Estas técnicas são apoiadas no uso de variáveis que caracterizam o cliente, seu perfil de consumo, hábitos de comportamento, etc. com o objetivo de identificar perfis ou comportamentos anômalos ou propensos ao furto de energia (por exemplo, reincidentes). Não é objeto deste documento o tratamento de ciberataques. Ainda que representen ameaças de suplantação de identidade ou intervenção das comunicações, gerando por exemplo, interrupções de fornecimento.
- No que respeita à fraude interna, a principal preocupação está centrada nas perdas associadas a eventos de fraude em processos críticos para a empresa, como pode ser o ciclo comercial de uma comercializadora energética. Estes acontecimentos estão situados principalmente nos processos de faturamento e cobrança, em que a possibilidade de alterar consumos, montantes, processos de compra ou dados bancários pode permitir subtrair receitas à empresa. A gestão deste tipo de fraude é realizadas por meio de metodologias orientadas para a segregação de funções, controle de acessos aos sistemas comerciais e econômico-financeiros e para a definição de indicadores e esquemas de reporting da existência de violações à segregação de funções.
Além disso, o presente documento mostrará como os métodos de modelagem, perfil e segmentação são complementados com a implantação de uma metodologia de quantificação da utilidade econômica das atuações que discrimina a qualidade da segmentação realizada para a detecção da fraude (ou efeito dos modelos de segmentação) face ao beneficio da execução das atuações (ou efeito das próprias campanhas de detecção), com o objetivo de avaliar a rentabilidade em separado do investimento em técnicas de modelagem do investimento em inspeções de detecção de furto. Neste sentido, o investimento em gestão de fraude é avaliado como mais um investimento da empresa.
Estas técnicas estão suportadas em plataformas de modelagem que combinam componentes de tratamento massivo de dados com software estatístico e ferramentas de controle de acessos e gestão de funções, incompatibilidades, etc.
Por fim, são incluídos nesta publicação alguns exemplos de aplicação de técnicas de modelagem da probabilidade de detectar furto de energia (um caso particular de fraude externa). Estes modelos são apoiados na caracterização do ponto de fornecimento mediante variáveis que identificam os fatores subjacentes à fraude, tais como as características físicas do medidor ou contador, informação comercial e sociodemográfica do cliente ou usuário, histórico de consumo e comportamento em relação ao furto, outras formas de operar com o cliente, vinculação, reclamações ou resultado de inspeções, etc.
Portanto, é demonstrado a aportação de valor dos dados, da informação de clientes e operações (consumos horários, dados de clientes, acessos a sistemas, etc.), na quantificação das possibilidades de ocorrência de eventos de fraude e o seu uso para a otimização de atuações tanto preventivas (por exemplo, segregação de funções ou controle de acessos a sistemas) como mitigantes (por exemplo, execução de campanhas de inspeção e a segmentação de perfis segundo a propensão ao furto). Assim, a estimativa de probabilidades de ocorrência de um evento de furto ou a possibilidade de realizar atuações fraudulentas no ciclo comercial, combinadas com a materialidade dos potenciais impactos (energia defraudada, montantes subtraídos, etc.) permitem realizar uma priorização das atuações sob uma fundamentação econômica e de rentabilidade.
De fato, segundo os dados apresentados por uma das principais empresas europeias de distribuição de eletricidade, após o uso dos dados disponíveis com os medidores inteligentes, a porcentagem de casos de fraude detectados que afetavam a referida empresa passou de 5% para 50%.
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