STATISTICIAN’S NEW ROLE AS A DETECTIVE – TESTING DATA FOR FRAUD

El objetivo de este trabajo es proporcionar al estadístico con un método para la difícil tarea de decidir si un determinado conjunto de datos podría haber sido inventado en forma fraudulenta o en aparente autenticidad. Esto no se hace mediante el examen de los números en sí, pero, sorprendentemente,...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Ely Kossovsky, Alex
Formato:	Online
Idioma:	eng
Publicado:	San José: Editorial Universidad de Costa Rica 2013
Acceso en línea:	https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/economicas/article/view/8015

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spelling	ECONOMICAS80152020-07-23T16:05:15Z STATISTICIAN’S NEW ROLE AS A DETECTIVE – TESTING DATA FOR FRAUD STATISTICIAN’S NEW ROLE AS A DETECTIVE – TESTING DATA FOR FRAUD Ely Kossovsky, Alex TAX FRAUD DETECTION DIGITAL LANGUAGE FORENSIC DATA ANALYSIS EARTHQUAKE CHEMICAL COMPOUNDS ASTRONOMICAL DATA DETECCIÓN DE FRAUDE FISCAL LENGUAJE DIGITAL ANÁLISIS FORENSE DE DATOS TERREMOTO COMPUESTOS QUÍMICOS DATOS ASTRONÓMICOS. The objective of this paper is to provide the statistician with a method for the challenging task of deciding whether a given data set might have been invented in a fraudulent way or appearing authentic. This is done not by examining the numbers themselves, but surprisingly, rather by investigating the digital language utilized in writing those numbers! What letters are to words, digits are to numbers. The technique relies on Benford’s Law, a statistical law referring to the consistent and predictable relative proportions of digits occurring in typical real-life data, stating that low digits are much more frequent than high digits. The law is immensely useful as a tool to detect fraud, especially tax fraud, since cheaters inventing fake data mistakenly write them with all digits having about the same proportion due to the erroneous intuition that all digits come with equal chances. By comparing theoretical Benford digit distribution to the actual digit distribution within the accounting data provided by companies, the statistician can easily discover fraud relating to fake and invented data. These digital forensic tests are now standard procedures in most of the Tax Revenue Departments of governments worldwide, as well as in large accounting and auditing companies. El objetivo de este trabajo es proporcionar al estadístico con un método para la difícil tarea de decidir si un determinado conjunto de datos podría haber sido inventado en forma fraudulenta o en aparente autenticidad. Esto no se hace mediante el examen de los números en sí, pero, sorprendentemente, se hace investigando el lenguaje digital utilizado en escribir esos números! Lo que las letras son para las palabras, los dígitos son para los números. La técnica se basa en la Ley de Benford, una ley estadística que se refiere a la consistencia y predictibilidad de las proporciones relativas a los dígitos que ocurren en los datos típicos de la vida real, estableciendo que dígitos bajos son mucho más frecuentes que los dígitos altos. La ley es extremadamente útil como una herramienta para detectar el fraude, especialmente el fraude fiscal, ya que los estafadores tienden a inventar números donde los dígitos tienen aproximadamente las mismas proporciones, debido a la intuición equivocada de que todos los dígitos aparecen en los datos con igualdad de oportunidades. Al comparar la distribución teórica de Benford con la distribución real de dígitos de los datos de la contabilidad de las empresas, el estadístico puede fácilmente descubrir el fraude en relación con datos falsos o inventados. Estas pruebas forenses digitales son ahora los procedimientos habituales en los departamentos de los ingresos fiscales de la mayoría de los gobiernos de todo el mundo, así como en la contabilidad de las grandes compañías de auditoría. San José: Editorial Universidad de Costa Rica 2013-03-04 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer Reviewed Article Artículo evaluado por pares application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/economicas/article/view/8015 10.15517/rce.v30i2.8015 Revista de Ciencias Económicas; Vol. 30 No. 2 (2012): Revista de Ciencias Económicas: (July - December) Revista de Ciencias Económicas; Vol. 30 Núm. 2 (2012): Revista de Ciencias Económicas: (julio - diciembre) 2215-3489 0252-9521 eng https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/economicas/article/view/8015/7634 Derechos de autor 2014 Ciencias Económicas https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cr/
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