Estudios de caso
J.S. Held refuerza su práctica del Derecho de Familia con la adquisición de activos de Luttrell Wegis
LEER MÁSEl fraude es un acto inherentemente engañoso. Uno o varios individuos deben aprovecharse de una brecha en los resguardos para su beneficio personal. Sin embargo, cuando las víctimas de este engaño son los hospitales y, por tanto y en última instancia, los profesionales médicos y sus pacientes, el delito es especialmente insidioso.
En medio de la adquisición de una empresa de dotación de personal médico, una firma del sector de la salud recibió una llamada de un cliente desconcertado al que se le había facturado dos veces una factura ya pagada. El cliente aportó el comprobante de pago de los servicios prestados a la empresa recientemente adquirida y cuestionó el motivo de la factura adicional. La firma del sector de la salud, igualmente desconcertada, aseguró al cliente que lo investigarían.
Lo que parecía un pequeño error de facturación pronto se reveló como una trama de fraude establecida en la empresa de dotación de personal médico. Dos contables de la empresa hicieron un mal registro de los fondos y falsearon la rentabilidad mediante la aplicación fraudulenta de pagos recibidos de clientes. J.S. Held fue contratada rápidamente por la empresa del sector de la salud adquirente para determinar el alcance total del fraude, lo que incluía especificar cuánto tiempo llevaba produciéndose, cuánto dinero se había aplicado indebidamente a cuentas incorrectas y quién estaba implicado o tenía conocimiento del delito en curso. El cliente también pretendía reconstruir las cuentas por cobrar de la empresa adquirida que se remontaban a varios años atrás para respaldar un posible reclamo al seguro por el precio de venta inflado durante la adquisición.
El alcance y la escala del caso requirieron un enfoque de investigación múltiple, en el que participaron varios equipos del grupo de Investigaciones y Descubrimientos Digitales (DI&D) de J.S. Held. El equipo de Descubrimiento Electrónico ayudó a identificar, recopilar y descubrir documentos de interés para su revisión. Al mismo tiempo, el equipo de Análisis de Datos de Investigaciones (IDA) rastreó los datos de cuentas por cobrar de más de 5 mil centros de atención médica para determinar el alcance de los daños y el historial del fraude.
El equipo de Descubrimiento Electrónico obtuvo 1.5 millones de documentos que contenían datos no estructurados, como correos electrónicos y mensajes, de los dispositivos y comunicaciones de las partes implicadas en la investigación. El equipo subió estos documentos a Reveal, una plataforma de revisión de documentos, donde se les encargó crear un banco de pruebas justificativas para distribuir la responsabilidad a los defraudadores actuantes. Incluso con la colaboración de un representante de la empresa de atención médica y un miembro de la asesoría jurídica contratada, el enfoque tradicional de realizar una serie de búsquedas por palabras clave solo redujo la pila de documentos de 1.5 millones a 980 mil.
Para aumentar la eficiencia, el equipo de Descubrimiento Electrónico utilizó la función Ask de Reveal, una herramienta de búsqueda generativa de inteligencia artificial que responde a las preguntas de los usuarios consultando los documentos que suben a la plataforma. Además de devolver una breve respuesta por escrito, la función Ask de Reveal también devuelve, a modo de refuerzo, una lista de los documentos en los que se basó su respuesta. El equipo introdujo sistemáticamente preguntas relacionadas con el caso y marcó los documentos citados por Ask de Reveal. El equipo de Descubrimiento Electrónico evaluó los 1.6 mil documentos marcados utilizando análisis de dominio y de sentimiento, así como lecturas completas. Esta aplicación estratégica de la IA permitió al equipo de revisión procesar 1.5 millones de documentos en semanas y proporcionó al cliente pruebas clave para la administración de justicia y la indemnización por daños y perjuicios. Los principales documentos de interés no se habrían identificado, ya que muchos no respondían a ningún criterio de selección (es decir, palabras clave). Sin embargo, estos documentos fueron localizados y puestos a disposición para su revisión con la función Ask de Reveal.
El equipo de Análisis de Datos de Investigaciones (IDA) se encargó de reconstruir el historial de cuentas por cobrar de la empresa, que se remonta a cuatro años atrás. No tuvimos acceso ni conocimiento de la existencia de una fuente de datos centralizada y precisa para la información requerida. El equipo mantuvo su agilidad y modificó su enfoque de investigación para incorporar y fusionar información de varios sistemas y registros de clientes independientes.
El equipo de IDA obtuvo los datos del libro mayor de más de 5 mil instalaciones, además de imágenes de 42 mil registros de pagos, que el equipo convirtió en datos viables utilizando SQL y Python. Esto permitió al equipo cotejar estos pagos con los clientes en los datos del libro mayor. A partir de estos datos, el equipo calculó una diferencia potencial neta de 11.3 millones en cuentas por cobrar.
El trabajo de J.S. Held en esta investigación permitió a la empresa del sector de la salud adquirente y a su asesor jurídico preparar un reclamo exhaustivo al seguro y pasar al litigio contra la empresa de dotación de personal, debido a que los hallazgos invalidaban potencialmente los términos de la adquisición. Las diversas capacidades analíticas de los equipos de Descubrimiento Electrónico y Análisis de Datos e Investigaciones aportaron pruebas cualitativas y cuantitativas fidedignas para complementar a la parte demandante. A medida que el caso avance hacia el juicio, los productos del trabajo de J.S. Held servirán como prueba crucial en la administración de justicia.
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