Método Carrion-Vasiliou-GG para identificar los elementos de dato cuyos valores no cumplen la Ley de Benford. Ing. MSc. Carlos Carrion R RCCarrion.Akrata@gmail.com Dr. Andreas Vasiliou A.Vasiliou@claro.net.do Mención de aporte a Lic. Msc. Genove Gneco M Mención de aporte postMorten a Mat. PhD Andres Guerrero AMención de apoyo a Lic. Deivis Adames M Presentación Se estima que más del 60% de las auditorías que utilizan poblaciones enteras de los datos de empresas de varios sectores económicos, no cumplen sus valores la Ley de Benford o Teoría de los Valores Anómalos o también llamada Ley Newcomb-Benford o Ley del Primer Dígito. La Ley de Benford en la práctica permite iniciar con gran cantidad de valores obtenidos de las operaciones o movimientos que las empresas generan a través de su actividad económica en un periodo dado, el análisis de dichos valores (cantidades, montos monetarios, sin importar unidad de medida) a traves de su primer digito (o algunas versiones de sus 2 o 3 primeros digitos) para aproximar cuan diferente está su comportamiento al determinado por la Ley de Benford (con 1 30.1%, con 2 17.6%, y asi continua con 9 4.6%, con primer dígito). Mientras mas grande es la población de datos (millones de operaciones o BigData) que se producen debido a la innovación tecnológica en las empresas y redes sociales, la necesidad de saber mas alla de que por grupo de valores cumplen o no la Ley de Benford, se hace indispensable ubicar e identificar a cual elemento de datos (factura, ID de entidad, recibo, cheque, documento, etc) pertenece, para que auditoría se dedique a un análisis particular de su comportamiento con evidencias a los auditores. Ya que con muestras representativas de esos datos pueden omitir dichos elementos para ser detectados. Casos de fraude o anomalías en seguridad social, medicina comunitaria, atención de salud, registro civil, conteo electoral, operaciones bancarias, compras web digital, movimiento de inventario, indicadores industriales, sensores de seguridad, provisión de servicios (transporte, electrico, telefónico) entre otros que vía las más grandes firmas auditoras han sido contratadas; han requerido no solamente saber si aplicando la Ley de Benford se cumple el “comportamiento normal” de sus valores sino identificar cuales no, ya sea por arriba o abajo de sus porcentajes establecidos, para dedicar tiempo a los que no se cumple para confirmar y determinar el modus-operandi implementado. A raíz de la ayuda brindada por el gobierno alemán a la crisis de Grecia en 2010 y otros sonados casos en USA y Asia se puso de manifiesto retomar los asuntos sin datos de muestra; como es con la Ley de Benford a través de DGUV, ISACA e IRM y sus firmas consultoras asociadas para facilitar con técnicas probadas la ayuda en detectar de forma individual a cuales elementos de dato se corresponde los valores que no la cumplen, la cual involucró a academias y centros de investigación que utilizan datos de diferentes características como los ERPs y sistemas mas reconocidos y de amplio uso. Esta metodología se basa en adaptar todos los datos con su valor principal (principio de variables importantes) que se aplican la Ley de Benford sea en hoja de calculo (si son menos de 1millón de registros) o en software estadístico como R-system p Picalo/Python, al de un Dendrograma (Arbol de Datos) con su método de agrupamiento y métrica respectiva a la naturaleza de los elementos de dato, logrando nivelar las mismas diferencias (superior e inferior) de la Ley de Benford, brindando asi la posicion del dato cuyo valor ha sido detectado que no cumple la descrita ley en un listado que es mas manejable analizar por parte del equipo auditor. En diversos foros de auditoria se ha propuesto esta metodología a través de IIA en USA, Grecia, Thailandia, Syngapur, Brazil, Colombia, Alemania, Austria, Francia, Rusia, Suecia, Suiza, Canada, Ecuador, Chile, Peru, Mexico, India y Republica Dominicana, siendo éste último en 2012 confirmado en 2 procesos electorales y analizando el registro civil de ciudadanía se confirmó tales detecciones de anomalías derivado de los datos provistos por la plataforma de sistemas que utilizan con consecuencias que incluso el BID y consulado USA tuvieron que actuar en 2016. Como toda metodología la de Carrion-Vasiliou-GG ha tenido que pasar varias pruebas de su aplicacion en BigData, para reforzar la Ley de Benford a los auditores basado en los datos de las instituciones o empresas que ha correspondido realizar actividades de investigación y análisis en varios ámbitos, que por su magnitud dar los pasos iniciales en un corto plazo requieren. Siempre atento a plantear y demostrar en la localidad con los datos que requieran analizar con el Método Carrion-Vasiliou-GG (CVGG) para complementar la Teoría de los Números Anómalos y hacer extensiva su aplicación práctica a los auditores que persiguen el mejoramiento continuo de sus actividades, sobretodo en países donde todavía se investiga con muestras o reaccionando a la recepción de denuncias o reclamos. En memoria de nuestro instructor de R-system el Mat. PhD Andres Guerrero Arias (fallecido en Dic2014) que en 2009 y 2011 ofreció vasta cobertura de sus modelos matemáticos, y agradecimiento a Lic. MSc. Génove Gneco Medina por su erudita formación cuantitativa de gestión empresarial y PICALO (agravada su salud en 2019), asi como al apoyo técnico del colega auditor Lic. Deivis Adames, todos ellos de República Dominicana. No sin antes agradecer al Dr. Andres Vasiliou R por su apoyo y confianza de sus ideas para los aspectos de tecnología que ha brindado a este método a través de sus investigaciones y contactos en paises europeos, USA y Asia. Palabras clave: Ley de Benford, Dendrograma, Auditoría Cuantitativa, Métrica, Naturaleza de Fuentes de Dato, Elementos de Dato.