Visión general
El reto: Los controles tradicionales solo revisan muestras limitadas de pagos. Se necesita analizar el 100% de las transacciones para detectar anomalías, duplicidades, fraccionamiento de importes y posibles indicios de fraude.
La solución: ChatGPT con Data Analysis analiza el 100% de los pagos exportados desde el ERP, identifica anomalías y genera un informe priorizado por nivel de riesgo.
Contexto: Un departamento de Finanzas/Compliance necesita revisar el 100% de las transacciones del período para detectar pagos anómalos, duplicidades, fraccionamiento de importes o patrones que puedan indicar fraude interno o externo.
Decisión previa: ¿qué camino seguir?
Antes de empezar, decide qué arquitectura vas a usar según el nivel de sensibilidad de los datos de este caso concreto.
Dado el nivel de sensibilidad de los datos de este caso, la solución recomendada es desplegar el modelo en infraestructura propia. Los datos de pagos y transacciones financieras son información altamente confidencial que incluye relaciones comerciales, importes, proveedores y aprobadores. Esta información no puede salir de la organización bajo ninguna circunstancia. La anonimización destruiría la utilidad del análisis de fraude.
Si los datos pueden anonimizarse de forma efectiva antes de procesarlos, es posible usar ChatGPT (Data Analysis) con las garantías contractuales adecuadas (DPA, SCCs). Esta opción solo es válida si la anonimización no destruye la utilidad del análisis.
Camino A — On-premises (infraestructura propia)
Modelos recomendados:
Plataforma de despliegue: Ollama + Open WebUI con plugin de análisis de datos (Code Interpreter local)
Infraestructura mínima: Servidor con GPU (mínimo 24 GB VRAM para modelos de 70B en cuantización Q4) o CPU con 64 GB RAM para modelos de 7-13B. Acceso en red local para los usuarios autorizados.
Contacta con Emovere para el despliegue y configuración de la infraestructura on-premises con las garantías legales y de seguridad necesarias para el sector farmacéutico.
Camino B — ChatGPT (Data Analysis) con anonimización previa
Cuándo es válido: Este camino tiene limitaciones importantes para este caso — ver advertencias.
Herramientas permitidas: ChatGPT (Data Analysis) en versión Enterprise o Business (con DPA y cláusula de no entrenamiento). Nunca versiones gratuitas o de consumo.
Proceso de anonimización: Antes de subir cualquier documento, elimina o pseudonimiza: nombres de personas, DNIs, números de cuenta, datos de pacientes, información estratégica identificable. Herramientas recomendadas: Microsoft Presidio (open source), ARX Data Anonymization Tool.
Garantías contractuales necesarias: DPA firmado, cláusulas contractuales tipo (SCCs) para transferencias internacionales, confirmación de no uso para entrenamiento.
Prompt para ChatGPT Business / Enterprise
Usa este prompt solo si has anonimizado previamente todos los datos identificables del documento. Verifica que el resultado sigue siendo útil tras la anonimización.
Pasos de ejecución
Exporta el listado de pagos del período desde el ERP en formato CSV o Excel. Incluye: fecha, importe, proveedor (código, no nombre si es posible), concepto, centro de coste, aprobador (código).
Verifica con el DPO si el export contiene datos personales identificables. Si los nombres de proveedores o aprobadores son personas físicas, aplica pseudonimización antes de procesar.
Carga el archivo en el sistema de análisis on-premises. El modelo procesará el 100% de las transacciones localmente.
Ejecuta el análisis con el prompt. El modelo identificará automáticamente los patrones de anomalía definidos.
Revisa los casos prioritarios identificados con el equipo de auditoría interna. Prioriza los de mayor importe y mayor número de indicadores de riesgo.
Documenta los hallazgos y las acciones de seguimiento. Implementa los controles adicionales recomendados en el ERP.
Prompt
Copia este prompt y reemplaza los valores entre corchetes con los datos reales de tu caso.
[C — Contexto] Soy el Director de Finanzas/Compliance. Adjunto el export de pagos del período [MES/TRIMESTRE/AÑO] desde nuestro ERP. El archivo contiene [NÚMERO] transacciones con los campos: fecha, importe, proveedor, concepto, centro de coste, aprobador. [R — Rol] Actúa como auditor forense financiero especializado en detección de fraude y anomalías en pagos corporativos. [A — Acción] Analiza el dataset adjunto y genera un informe de supervisión con: 1. ESTADÍSTICAS GENERALES: Total transacciones, importe total, distribución por proveedor/centro de coste/aprobador. 2. ANOMALÍAS DETECTADAS (priorizado por nivel de riesgo): a) Duplicidades: mismos importes, proveedor y período (posibles pagos dobles) b) Fraccionamiento: múltiples pagos al mismo proveedor justo por debajo de umbrales de aprobación c) Pagos en fechas inusuales: fines de semana, festivos, fuera de horario d) Concentración: proveedores con % desproporcionado del gasto total e) Importes redondos: pagos en cifras exactas sin justificación aparente f) Nuevos proveedores con pagos elevados en el primer mes 3. CASOS PRIORITARIOS: Lista de las 10-20 transacciones que requieren revisión manual inmediata, con justificación. 4. RECOMENDACIONES: Controles adicionales a implementar basados en los patrones detectados.
Impacto esperado
Pasa de revisar el 5-10% de transacciones por muestreo a supervisar el 100% de los pagos, con detección automática de patrones de riesgo priorizados por impacto.
Advertencias y consideraciones legales
Los datos de pagos y transacciones son información financiera confidencial que no debe salir de la organización. Si el export incluye nombres de proveedores o empleados (personas físicas), aplica pseudonimización antes de procesar. El análisis de IA identifica anomalías estadísticas — no todas son fraude. Cada caso prioritario requiere revisión manual antes de tomar decisiones.
¿Necesitas implementar esta solución en tu organización?
La configuración de una solución on-premises para Compliance en el sector farmacéutico requiere un proveedor técnico especializado que conozca tanto la tecnología como los requisitos regulatorios (RGPD, GxP, AI Act). Emovere puede ayudarte a desplegar esta solución en tu infraestructura de forma segura, con garantías legales y sin que tus datos salgan nunca de tu organización.