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  • Foto del escritorJuan Carlos Echeverri Garcés

El Ciclo de la Inteligencia Aplicado al Compliance y la Gestión de Riesgos Corporativos


En un contexto del cumplimiento y la Gestión Integral de Riesgos, el proceso de inteligencia es un marco operativo multidimensional que abarca la recolección, evolución, análisis, integración e interpretación de información y datos asi:


A.- Recolección

  1. Relaciones Interorganizacionales: Implementar protocolos de compartición de datos e información bajo acuerdos de confidencialidad (MoUs) con organizaciones internas y externas de inteligencia, fuerzas armadas, policía y otros actores. Utilizar la teoría de redes en inteligencia para identificar nodos clave (Hulnick, "Fixing the Spy Machine", 2006).

  2. Metodologías de Minería de Datos: Implementar técnicas de minería de datos como "Clustering" para segmentar objetivos o "Decision Trees" para decisiones de inteligencia (Han et al., "Data Mining: Concepts and Techniques", 2011).

  3. OSINT (Open Source Intelligence): Usar inteligencia de fuentes abiertas como complemento a la información recogida, especialmente útil para inteligencia extranjera (Scheinin, "Report on the Promotion and Protection of Human Rights", 2009).

B.- Evolución

  1. Priorización a Largo Plazo vs. Acción Inmediata: Utilizar análisis multicriterio para ponderar la relevancia temporal de la información (Zegart, "Spying Blind", 2009).

  2. Modelos Predictivos: Emplear técnicas de aprendizaje automático, como Random Forest o SVM, para hacer previsiones sobre futuras amenazas (Bishop, "Pattern Recognition and Machine Learning", 2006).

  3. Matriz de Priorización de Riesgos: Implementar una matriz que combine la probabilidad e impacto de una amenaza (Rausand, "Risk Assessment: Theory, Methods, and Applications", 2011).

C.- Análisis

  1. Análisis de Sentimiento y NLP: Usar técnicas de procesamiento de lenguaje natural para analizar textos y detectar sentimientos o intenciones hostiles en comunicaciones (Pang & Lee, "Opinion Mining and Sentiment Analysis", 2008).

  2. Modelos de Simulación: Utilizar la simulación Monte Carlo para evaluar la probable eficacia de diferentes estrategias de intervención contra amenazas (Robert & Casella, "Monte Carlo Statistical Methods", 2010).

D.- Integración

  1. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS): Desarrollar e implementar sistemas que combinen la inteligencia recogida en un producto único para la toma de decisiones (Turban et al., "Decision Support and Business Intelligence Systems", 2011).

  2. Arquitectura Orientada a Servicios (SOA): Utilizar SOA para crear un entorno de datos e inteligencia unificado (Erl, "SOA: Principles of Service Design", 2007).

E.- Interpretación

  1. Inteligencia de Negocio en Tiempo Real (RTBI): Implementar sistemas que provean análisis e interpretación de datos en tiempo real para tomas de decisiones instantáneas (Azvine et al., "Real-Time Business Intelligence for the Adaptive Enterprise", 2006).

  2. Tableros de Comando (Dashboards): Diseñar paneles de control que sinteticen la información más crítica de forma visual y accesible (Few, "Information Dashboard Design", 2006).

  3. Acción Inmediata: Implementar un sistema de alerta temprana que utilice la inteligencia procesada para disparar protocolos de acción rápida en caso de amenazas inminentes.

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