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El rol de la analítica en la prevención del fraude y la innovación del sector público

Jueves 4 de agosto

COL, MX, EC, PE  • 3:00pm | CL • 4:00pm | AR • 5:00pm

Sobre esta sesión

Prevenga proactivamente el fraude, el abuso y los pagos indebidos en sus agencias gubernamentales.

La analítica avanzada ayuda a los organismos públicos a hacer frente a los miles de millones de dólares de impuestos que se pierden cada año debido a pagos indebidos, fraudes, despilfarros y abusos. Su infraestructura tecnológica subyacente identifica los procesos mal diseñados y detecta la actividad fraudulenta en las enormes cantidades de datos operativos que sustentan la actividad diaria.

Únase a esta serie y para conocer como detectar, prevenir y gestionar de forma más eficaz tanto el fraude oportunista como el profesional en toda su organización. La orientación precisa reduce drásticamente los falsos positivos, lo que garantiza que la gran mayoría de las transacciones válidas continúen sin demora

Acompáñenos en esta sesión y conozca más sobre: 

  • Detectar el fraude con mayor precisión y reduzca las pérdidas por fraude
  • Obtener una visión consolidada del riesgo de fraude
  • Aumentar la eficiencia y reducir los costos.

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Speakers


Aline Riquetti 

Customer Advisory Government, SAS Brazil

Aline Riquetti es licenciada en Estadística por la Universidad Federal de Minas Gerais. Actualmente, forma parte del equipo de Asesoría al Cliente de SAS Brasil y es profesora de Métodos Estadísticos de Apoyo a la Decisión II en el programa de postgrado en Ciencia de Datos del IESB - Brasilia.

Consultor de Data Science centrado en proyectos de Business Intelligence/Analytics utilizando técnicas de Data Mining, Machine Learning, modelización y previsión de procesos, detección de fraude y construcción de modelos estadísticos predictivos. Actuó en proyectos en las fases de comprensión del negocio, extracción y transformación de datos, modelado predictivo, evaluación/optimización de modelos, documentación y automatización de procesos. Participó en la aplicación de modelos estadísticos/actuariales para la fijación de precios de planes de pensiones/planes de salud, entre otros, y en el análisis de los riesgos inherentes a las actividades de gestión de los planes.

Consultor de Data Science centrado en proyectos de Business Intelligence/Analytics utilizando técnicas de Data Mining, Machine Learning, modelización y previsión de procesos, detección de fraude y construcción de modelos estadísticos predictivos. Actuó en proyectos en las fases de comprensión del negocio, extracción y transformación de datos, modelado predictivo, evaluación/optimización de modelos, documentación y automatización de procesos. Participó en la aplicación de modelos estadísticos/actuariales para la fijación de precios de planes de pensiones/planes de salud, entre otros, y en el análisis de los riesgos inherentes a las actividades de gestión de los planes.