El sistema permite definir diferentes reglas de selectividad, autorizando a los analistas de riesgo escribir, en una forma fácil, reglas para seleccionar cuáles operaciones determinan mayor riesgo y permite manejar criterios de aleatoriedad. Incorpora también modelos de inteligencia artificial usando regresión logística (es un tipo de análisis de regresión utilizado para predecir el resultado de una variable categórica) y otros, para complementar la tarea de los analistas, usando datos históricos de las declaraciones.
El Módulo de Análisis de Riesgo se encuentra desarrollado en GeneXus, generando en Java y ejecuta en JBoss7As sobre servidores Linux y se evalúan unos 3 millones y medio de declaraciones anualmente.
Este proyecto permitió que los analistas de riesgos dispongan de una herramienta que les brinda una gran flexibilidad en el momento de especificar los criterios de riesgo teniendo una total autonomía para realizar la función. Esto generó que los criterios de riesgo no puedan ser predecidos por los operadores y de esta forma hacer más difícil su evasión. Los valores se ven reflejados en la efectividad lograda luego de la puesta en marcha en donde se aprecia una notoria mejora en los hallazgos encontrados. Este es uno de los primeros proyectos exitosos en los que nos encontramos trabajando en conjunto con nuestros compañeros colombianos, en cooperación de la Aduana de Uruguay.
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