Amigos del Club de Ciencias Forenses, esta semana presentamos el artículo “Identification of fraudulent financial statements using linguistic credibility analysis” de Humphreys S.L., Moffitt K. C., Burns M. B., Burgoon J. K. y Felix W. F. (2010), a través del cual vamos a conocer una metodología de naturaleza más cualitativa para la detección del fraude y como difieren los discursos fraudulentos de informes financieros de los que no intentan engañar.

La historia en materia de fraudes financieros se repitió muchas veces en diferentes puntos del mundo, con duras consecuencias en la economía mundial. Y cada vez que aparece una noticia, sigue apareciendo el asombro, como si hubiese una esperanza de fondo de que no volverá a pasar.  Pero hay muchos casos (p. ej. Enron, Lehman Brothers, Freddie Mac, etc.) y todos ellos apuntan a una necesidad de protección de las inversiones y, por tanto, de la detección del fraude en sus momentos más tempranos. Si no se avanza en la protección y detección temprana del fraude, conocemos el destino más probable.

El fraude a modo general se define como un acto de engaño llevado a cabo con el fin de obtener una ganancia injusta, no merecida y/o ilegal. El tipo más común de fraude en el contexto empresarial y económico es el fraude de informes financieros, también llamado fraude de gestión, en el cual se generan informes financieros engañosos. Estos afectan a todas las partes interesadas (stakeholders) y no solo a los inversores directos de una corporación. La gestión del fraude en este contexto tiene un costo anual de billones de dólares, solo en EEUU.

Los inversos suelen consultar información sobre el desempeño financiero de una compañía en declaraciones externas o públicas, como el informe anual de resumen financiero, Form 10-K, que la Comisión de Bolsa y Valores requiere a todas las empresas. Este informe, que sirve como revisión de la empresa y de su estado financiero, tiene puntos débiles. La sección MD&A (Discusión y Análisis de Gestión), la más leída del informe, en la que cada empresa expone un análisis cuantitativo y cualitativo de su estado, su visión de futuro, riesgos del mercado a los que se enfrenta, entre otros, no está auditada, es decir, no se verifica ni se controla gran parte de la información que se presenta.

Los interventores de cuentas o auditores externos son los que se encargan de verificar si la declaración financiera (DF) de una empresa, con la que no mantienen ningún vínculo, contiene omisiones o declaraciones erróneas intencionadas. A diferencia de los errores, las omisiones intencionadas son consideradas un intento de fraude.

El fraude en las DF es muy difícil de detectar, especialmente por el ocultamiento y la colusión. A modo general, las personas son capaces de detectar el engaño solo un poco por encima de lo que sería por azar, por lo que se necesitan ayudas o guías para valorar la credibilidad. Los auditores utilizan muchas técnicas y tanto de las tradicionales como de las más novedosas se incluyen en protocolos para mejorar el proceso de detección (p. ej. SAS 99).

Tanto las técnicas tradicionales (p. ej. procedimientos estadísticos, confirmación adicional con terceros sobre transacciones o relaciones inusuales) como las más avanzadas (p. ej.  técnicas de minería de datos, como la red neuronal artificial) se utilizaron o se estudiaron con datos numéricos provenientes de informes financieros. Por esta razón, en este estudio se propone, como complemento a un análisis de datos financieros numéricos, la evaluación de señales lingüísticas como indicadores de fraude.

Por razones de espacio, solo mencionamos los modelos y teorías más importantes en la detección del engaño a través del discurso. Si estos modelos sobre detección de mentira y fraude son de vuestro interés, enlazamos entradas de MentiraPedia con algunas: Análisis de Contenido Basado en Criterios, técnica SCAN, Monitorización o Control de la Realidad, Hipótesis de Ofuscación de la Gestión, Teoría de la Manipulación de la Información, Teoría interpersonal del Engaño, Teoría de los 4 Factores y la Teoría de la Fuga de Información.

Las evidencias sobre señales lingüísticas que indican engaño mostraron que los que dicen la verdad tienen un discurso distinto de los que engañan. Por ejemplo, los que engañan expresan altos niveles de incertidumbre, utilizan menos detalles en general, pero sí más detalles espacio-temporales, más palabras informales y muchas otras señales diferentes de los que dicen la verdad.

Los autores plantean varias hipótesis que se resumirían así: en la sección MD&A en la que hay fraude habrá más cantidad, expresividad, afecto, incertidumbre y complejidad del lenguaje. Asimismo, habrá menos cercanía (referencia a grupos más que a individuos), diversidad y especificidad en el lenguaje.

En el estudio se analizan señales lingüísticas que puedan indicar fraude financiero de la sección MD&A de 202 compañías registradas, la mitad declaradas como fraudulentas y la otra mitad sin historial de fraude. Además, investigan la utilidad de este tipo de indicadores como modelo de apoyo a la decisión en la evaluación de la credibilidad.

Para medir las diferencias que plantean encontrar en el discurso, utilizan dos modelos: uno de 24 variables y otro resumido en 10, ambos basados en 8 constructos que han mostrado utilidad en la detección del engaño en el discurso (Zhou et al., 2004). En ambos casos, el nivel de precisión obtenido con el programa Agent99 Analyzer en discriminar cuales de los MD&A son fraudulentos y cuales no fue de 67%. Un nivel de precisión mayor del que se dispone en general en la población (54%). El nivel de precisión en la detección del fraude por parte de auditores tampoco es muy alto. En algunos informes se habla de que un 12% de los casos de fraude fueron descubiertos por auditores externos y un 65% de los casos fueron encubiertos por las propias auditorías internas.

Los resultados de la comparación de MD&A fraudulentas y no fraudulentas mostraron que las primeras contenían un lenguaje más activo, compuesto por más palabras agradables, que generan más activación, más metáforas y verbos auxiliares. Esto se puede explicar por un lógico intento de las empresas fraudulentas en dejar una imagen positiva, de éxito, ocultando toda señal de noticias negativas.

También observaron en los informes fraudulentos, más cantidad de palabras, pero con menos diversidad léxica y con contenido menos diverso. Es decir, más contenido irrelevante y más cantidad de texto, lo que sería una estrategia para persuadir al lector de sus éxitos y distraerle de otros temas que podían ser indicadores de una situación financiera negativa. Por ejemplo, alguien puede hablar 10 minutos sobre lo barato que le ha salido una compra online, pero no mencionar más temas, como la calidad, la utilidad, etc., intentando desviar la atención del oyente del beneficio real de la compra.

Otro resultado destacable es que los informes fraudulentos presentaron un texto más complejo, con palabras más largas y que requiere más tiempo para comprender o leer, lo que no daría tiempo al lector pensar más allá o extraer alguna información más negativa, aunque esté presente en el texto. Un buen ejemplo son los términos y condiciones de casi cualquier página web.

Por último, aunque no se hayan encontrado diferencias en todas las variables que los autores plantean, cabe destacar la utilidad de análisis de este tipo en los informes financieros, mirando un poco más allá de los números. Aunque no tengan una total precisión sí que mejora la detección del fraude por encima de lo que se suele conseguir en auditorías. Además, el uso de técnicas cuantitativas y programas de ayuda para la decisión, como el programa Agent99 Analyzer, parece que aumenta la precisión en la detección del fraude. Serían especialmente útiles para un análisis preliminar y, así, facilitar que los esfuerzos y los recursos de los auditores se utilicen de manera más exitosa.

 

Si quieres saber más sobre la gestión y detección del fraude y las técnicas más novedosas, accede a la web de nuestro Master en Análisis de Conducta en la Gestión del Fraude.