Acabar con la mina de oro de los corruptos!!!

¿Machine learning podrá ser la solución para detectar actos ilícitos a funcionarios públicos?

De un noticiero mañanero escuetamente logre escuchar que entre las propuestas del presidente electo Andrés Manuel López Obrador (AMLO) se tiene pensado agregar revisiones aleatorias, sin duda lo que me llamo la atención fue el concepto de aleatorio, realmente en que podía ser aplicado y qué impacto o beneficio puede lograrse con ello.

Otra palabra que escuche fue Aduana, sin embargo no entendí más que eso, buscando en la red lo único que encontré fue una publicación del periódico proceso con el siguiente párrafo:

“… Esta ley podría incluir, entre muchas otras disposiciones, revisiones aleatorias sobre ingresos, propiedades y depósitos en México y en el extranjero de los juzgadores y demás servidores públicos …”  Ministros el candado del privilegio

Ya que de lo poco que escuche se mencionó la palabra aduana, tenemos que en las aduanas, el SAT manejaba hasta hace poco algo que se llama un semáforo aleatorio, es parte del sistema de control establecido por el gobierno federal  para realizar la verificación de importaciones y exportaciones realizadas en el país, y que tiene como objetivo el verificar que las mercancías cumplan con el pago de impuestos , requisitos y regulaciones establecidas. Aunque el nombre dice que es aleatorio realmente no lo era ya que utilizaba varios factores (tipo de Mercancía, nomenclatura arancelaria, importador o exportador, agencia aduanera, etc.), que determinaban si era necesaria la revisión de dicha mercancía.

Ahora que estamos metidos en modelos predictivos usando técnicas de Machine Learning, empecemos a desmenuzar si una revisión aleatoria es lo mejor para detectar mercancías ilícitas:

Cosas a favor de una revisión aleatoria:

  • Necesidad. El proceso aleatorio se hizo porque los recursos existentes no son suficientes para una revisión total de las mercancías que pasan por una aduana.
  • Mensaje. El mensaje es claro todos tienen las misma probabilidad de caer en revisión y esto parece ser justo para los usuarios.
  • Implementación. Utilizar un algoritmo aleatorio es sencillo, ya que en todos los lenguajes de programación tienen integrados funciones de aleatorios, incluso Excel cuenta con uno.

Cosas en contra de una revisión aleatoria:

  • No aleatoriedad. Ningún algoritmo de computadora es 100% aleatorio, ya que se pueden reproducir las condiciones y función que la genera.
  • Baja eficacia. El volumen de ilícitos identificados dependerá de incrementar recursos y no en la productividad de los mismos.
  • Baja eficiencia. Tendremos recursos desperdiciando tiempo al revisar mercancías que no requieren revisión.
  • Baja Efectividad.   La taza de ilícitos identificados sobre el total de ilícitos será igual a la proporción de mercancías revisadas del total que pasan por la aduana.
  • Molestia. Retrasar la llegada de la mercancía solo por ser aleatorio puede generar perdidas de tiempo, dinero, etc. al importador o exportador que cumple con los lineamientos de ley.

Buscando más información referente a las aduanas me tope con algunas agencias aduanales que ofrecían no pasar por una revisión, ya que sin duda conocen los factores y procesos, además posibles conexiones para evitar la revisión.

No todo lo que encontré fue malo, al contrario me tope con buenas noticias y el uso de modelos (machine learning) ya es una realidad en nuestras aduanas, el SAT cuenta con modelos de riesgo que en combinación con información generada por el Proyecto de Integración Tecnológica Aduanera (PITA)  son más asertivos y menos agresivos en las revisiones. Una prueba de esto es:

“Durante las primeros seis meses del año, gracias al modelo, se han decomisado más de 66 mil piezas de armamento, lo cual es 129 porciento más que el año pasado que no existía el sistema, mientras que se detectaron 15 millones de dólares en efectivo, que es 11 veces más de lo que se detectó el año pasado.”  Con modelos de riesgo agilizan revisión aduanera

Con el texto anterior publicado en el periódico el diario.mx, se ve claramente los beneficios que conlleva el utilizar modelos en aduanas.

Regresando a la propuesta del nuevo presidente de México, esperamos que el próximo gabinete de gobierno tomé el concepto de revisiones aleatorias pero realmente se lleve acabo la implementación y continuidad de modelos que ayuden a identificación actos delictivos. Por ello, me gustaría que llegue principalmente esta necesidad social a Rosalinda López Hernández e Irma Eréndira Sandoval (futuras  responsables del SAT  y Secretaria de la Función Publica respectivamente).

Me gustaría comentar que este modelo son complejos , que una técnica como la regresión logística no es recomendable, porque debe responder rápidamente a las tendencias y nuevas formas de cometer un ilícito, además de que aunque se maneje como una caja negra un buen data scientist podría identificar los factores y replicar el modelo y así saltar la revisión, algo que podrían vender agencias aduanales de dudoso comportamiento.

Finalmente, estos modelos deben ocupar técnicas de autoaprendizaje como redes neuronales o mucho más complejas (machine learning), donde la definición de su Variable objetivo cambia constantemente, así como los factores para identificar el acto ilícito. En la industria financiera, los modelos de fraude tienen este comportamiento principalmente a causa del rápido avance tecnológico y de las nuevas modalidades de fraudes, estos modelos dinamicos lo explicaremos a mayor detalle próximamente.

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