Los departamentos gubernamentales tienen 28 acuerdos de intercambio de datos para detectar fraude, pero un informe de la Oficina Nacional de Auditoría (NAO) ha encontrado que no hay suficiente enfoque en las medidas preventivas. Los autores de los NAO que utilizan análisis de datos para abordar el informe de fraude y error señalaron que la integración de los controles preventivos en los procesos comerciales existentes a menudo requiere el intercambio de datos en tiempo real y la limpieza de datos para que los controles marcen o detengan los pagos potencialmente incorrectos. El NAO dijo que la mayoría de las herramientas de análisis de datos en uso por el gobierno deben detectar pagos potencialmente incorrectos que ya se han realizado, y no son parte de los controles preventivos de primera línea. El NAO estima que el fraude y el error cuestan al contribuyente entre £ 55 mil millones y £ 81 mil millones en 2023-24. Según el informe, el análisis de datos se puede implementar para asegurarse de que la cantidad correcta de dinero vaya al destinatario correcto y para encontrar transacciones potencialmente incorrectas. El informe cubre herramientas básicas que verifican si el pago a un proveedor no está duplicado, al uso de tecnología emergente como la inteligencia artificial (IA) para identificar transacciones riesgosas. «Con datos vinculados de buena calidad, estas tecnologías pueden ofrecer retornos más inmediatos de la inversión, abordando el fraude y el error sin requerir el sistema o una reforma organizacional más amplia que requeriría la transformación digital más completa», dijo el NAO. El informe destaca el intercambio de datos deficiente y la mala adopción de fuentes de datos, que pueden usarse para ayudar a abordar el fraude. El NAO señaló que no ha habido una adopción generalizada de iniciativas centrales, como la Iniciativa Nacional de Fraude, que compila datos para identificar una actividad potencialmente fraudulenta. Se dijo al NAO que entre las razones de la baja adopción estaban la falta de comprensión de tales iniciativas entre los funcionarios y el costo. Además, el NAO descubrió que los equipos de contrapeso no siempre son conscientes de los conjuntos de datos que podrían ayudarlos a abordar el fraude y el error. Si bien el gobierno está tratando de mejorar la calidad de algunos conjuntos de datos clave que tienen el potencial de desbloquear un mejor análisis de fraude y error en el futuro, el NAO informó que los formatos y sistemas de datos inconsistentes dificultan el uso de datos para abordar el fraude y el error. Recomendó que HM Treasury haga uso de la Iniciativa Nacional de Fraude obligatoria y esté de acuerdo con la Autoridad de Fraude del Sector Público (PSFA) los criterios sobre dónde los organismos públicos deben usar otras herramientas proporcionadas en el centro. El NAO dijo que HM Treasury y el PSFA también deberían revisar el modelo de carga de los servicios centrales de PSFA para garantizar que no disuadiran los organismos públicos de hacer ahorros. Los autores del informe señalaron que los organismos públicos continúan encontrando difícil y burocrático compartir datos para ayudar a abordar el fraude, a pesar de que está permitido bajo la legislación. Pero advirtieron que un mayor intercambio de datos podría llevar a ser explotado por fraude en todos los departamentos. «A medida que se comparten más datos y se vinculan los sistemas, el riesgo aumenta que los estafadores penetran en un sistema para aprovechar otro», advirtieron en el informe. El NAO dijo que el PSFA y el Servicio Digital del Gobierno (GDS) deberían basarse en el proceso de intercambio de datos de la Ley de Economía Digital 2017 para introducir un proceso administrado para apoyar a los organismos públicos para compartir datos. También deben asesorar a los organismos públicos sobre cómo garantizar acuerdos de gobernanza continuos sobre datos compartidos para gestionar el riesgo de que los estafadores obtengan acceso a múltiples sistemas a través del acceso a uno. También instó al PSFA a considerar el uso de bases de datos del sector privado y no gubernamentales, como las bases de datos de fraude producidas por CIFA. Aunque el plan GDS para el gobierno digital moderno establece una visión para la transformación digital del gobierno, que cubre el uso de análisis de datos para abordar el fraude y el error, el NAO dijo que no ha proporcionado un plan de implementación o considerado ese plan desde la perspectiva del análisis de datos de fraude y error.