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La Lucha contra el Fraude en las Subvenciones Públicas en España

Aprendizaje Automático para Evaluar los Riesgos y Orientar las Actividades de Control

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Tras la pandemia del COVID-19, los gobiernos se enfrentan a riesgos de fraude tanto antiguos como nuevos, algunos de ellos a niveles sin precedentes, relacionados con el gasto en socorro y recuperación. Los programas de subvenciones públicas son un área de alto riesgo, en la que cualquier fraude acaba desviando el dinero de los contribuyentes de las prestaciones indispensables para los particulares y las empresas. Este informe identifica cómo la Intervención General de la Administración del Estado (IGAE) podría identificar y controlar mejor los riesgos de fraude en las subvenciones. Demuestra cómo las técnicas innovadoras de aprendizaje automático pueden ayudar a la IGAE a mejorar su evaluación de los riesgos de fraude en los datos de las subvenciones. Presenta un modelo de riesgo de trabajo, desarrollado con conjuntos de datos a disposición de la IGAE y mapea conjuntos de datos que se podrían utilizar en el futuro. El informe también considera las condiciones previas para la analítica avanzada y las evaluaciones de riesgo, incluyendo las formas en que la IGAE puede mejorar su gobernanza y gestión de datos.

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Directorio completo de variables en el conjunto de datos sin limpiar

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