La Ley de Benford en la detección de irregularidades de créditos de consumo en una empresa del sistema financiero peruano

Abstract

El objetivo del TSP fue aplicar la Ley de Benford para detectar indicios de irregularidades en los créditos de consumo de una entidad financiera peruana, evaluando señales de riesgo de fraude y priorizando segmentos para auditorías focalizadas. La metodología siguió un enfoque cuantitativo y analítico-comparativo: se contrastó la distribución del primer dígito de los montos desembolsados de la cartera vigente al 31/12/2022 (con desembolsos desde 2021) con la distribución teórica de Benford mediante pruebas ji-cuadrado, alineado con COSO 2013 y la normativa SBS; como limitación, no se utilizaron datos históricos por modificaciones normativas. Los resultados mostraron desviaciones significativas respecto a Benford en ciertos productos/segmentos y rangos de monto, mientras que otros subconjuntos presentaron ajuste adecuado; con los resultados se pudo elaborar un análisis que precisa los niveles de desembolsos con mayor probabilidad de irregularidades. Se evidenció que la aplicación de Benford provee evidencia preliminar útil para dirigir auditorías, fortalecer controles de captura y calidad de datos e institucionalizar un monitoreo continuo de patrones atípicos, contribuyendo a mejorar la gestión de riesgos y el cumplimiento regulatorio.The objective of the TSP was to apply Benford’s Law to detect indications of irregularities in consumer loans at a Peruvian financial institution, assessing fraud-risk signals and prioritizing segments for targeted audits. The methodology followed a quantitative, analytical–comparative design: the first-digit distribution of disbursed amounts in the portfolio outstanding as of 12/31/2022 (with disbursements since 2021) was contrasted with Benford’s theoretical distribution using chi-square tests, aligned with COSO 2013 and SBS regulations; As a limitation, historical data was not used due to regulatory changes. The results showed significant deviations from Benford in certain products/segments and amount ranges, while other subsets exhibited adequate fit; with the results, it was possible to prepare an analysis that specifies the disbursement levels with the greatest probability of irregularities. It was evidenced that applying Benford provides useful preliminary evidence to direct audits, strengthen data capture and quality controls, and institutionalize continuous monitoring of atypical patterns, contributing to improved risk management and regulatory compliance.