Sistema de perfilación de riesgo en tiempo real basado en segmentación
PBIP: Sistema de perfilación de riesgo en tiempo real basado en segmentación
Autor: José Humberto Barragán
Enfoque: convertir la segmentación PBIP (estática) en un modelo de perfilación de riesgo con score adaptativo y respuesta automatizada.
Idea central: la segmentación divide un sistema complejo en grupos homogéneos usando variables relevantes de riesgo. En PBIP, segmentar es responder con precisión: dónde, quién, cómo y cuándo se incrementa el riesgo.
Aplicación típica: evaluación de protección proporcional, identificación de amenazas/vulnerabilidades/consecuencias y ajuste de niveles de protección.
1) ¿Qué exige PBIP cuando hablamos de “gestión de riesgos”?
El marco PBIP obliga a que la protección se sustente en evaluación y evidencia, no en suposiciones:
- Evaluación de protección detallada y proporcional.
- Identificación de amenazas, vulnerabilidades y consecuencias.
- Determinación/activación de niveles de protección 1, 2 y 3.
1.1 Segmentación PBIP en cuatro dimensiones operables
| Dimensión | Pregunta | Variables de segmentación (ejemplos) |
|---|---|---|
| Espacial | ¿Dónde está el riesgo? | Áreas restringidas, perímetros, zonas del buque/terminal. |
| Humana | ¿Quién está expuesto o puede generarlo? | Tripulación, contratistas, visitantes, autoridades, terceros, empleados. |
| Funcional / Proceso | ¿Cómo se manifiesta? | Operación, protección, logística, mantenimiento. |
| Temporal | ¿Cuándo se incrementa? | Maniobras, operación nocturna, cambios de turno, picos operativos. |
2) De la segmentación estática a la perfilación dinámica
La transformación del PBIP “tradicional” a un sistema en tiempo real cambia la lógica: de evaluar por periodos a evaluar continuamente, y de niveles fijos a umbrales adaptativos.
| PBIP tradicional (segmentación estática) | Perfilación dinámica (tiempo real) |
|---|---|
| Variables fijas. | Variables continuas. |
| Evaluación periódica. | Evaluación continua. |
| Niveles de protección fijos. | Score de riesgo adaptativo + respuesta automatizada. |
Resultado esperado: detección proactiva (no reactiva), optimización de recursos con controles proporcionales, toma de decisiones basada en datos y cumplimiento con evidencia auditable.
3) Arquitectura matemática del sistema (scoring compuesto)
El sistema se basa en una función compuesta de scoring:
R(t) = α·S_base + β·B(t) + γ·E(t) + δ·C(t) + ε(t)
3.1 Componentes del modelo
| Componente | Qué representa | Ejemplos de variables |
|---|---|---|
| S_base (base estática) | Perfil inicial por segmento (factores “fijos”). | Tipo de buque/instalación, zona geográfica, tipo de carga, histórico de incidentes, certificaciones vigentes. |
| B(t) (conductual) | Comportamiento en tiempo t (anomalías vs baseline). | Frecuencia de accesos por zona, patrones horarios, desviaciones, interacciones entre actores. |
| E(t) (ambiental/contextual) | Contexto externo que modula el riesgo. | Alertas de seguridad marítima, nivel de amenaza, condiciones meteorológicas, eventos especiales. |
| C(t) (cumplimiento/histórico) | Hallazgos, trazabilidad y comportamiento histórico de cumplimiento. | Incidentes, hallazgos de auditoría, reincidencias, eficacia de controles previos. |
| Pesos α,β,γ,δ | Importancia relativa por segmento y contexto. | Ajustables por modalidad de riesgo y por condiciones operativas. |
| ε(t) | Error/incertidumbre. | Ruido, datos incompletos, sesgos, latencia, eventos no observados. |
Lectura operativa: el “riesgo” deja de ser una foto trimestral/anual. Se vuelve una señal R(t) que sube o baja según comportamiento, entorno y cumplimiento.
4) Técnicas de perfilación en tiempo real (analítica aplicada)
Para convertir datos en alertas accionables, la presentación propone técnicas como:
- Promedio móvil ponderado (suaviza ruido y resalta tendencias).
- Modelos bayesianos dinámicos (conocimiento experto + actualización probabilística).
- Redes neuronales de detección de anomalías (p. ej., autoencoders para perfilación conductual).
- LSTM para series temporales (patrones que evolucionan por turno, operación y temporada).
4.1 Qué mide el componente conductual B(t)
B(t) = f(patrones_de_acceso, frecuencia_actividad, anomalías)
- Frecuencia de accesos por zona.
- Patrones horarios de actividad.
- Desviaciones del “baseline”.
- Interacciones entre actores.
4.2 Qué mide el componente contextual E(t)
E(t) = g(nivel_amenaza_externa, condiciones_operativas, inteligencia)
- Alertas de seguridad marítima.
- Nivel de amenaza terrorista u otra amenaza priorizada.
- Condiciones meteorológicas.
- Eventos especiales en la zona.
5) Casos de uso PBIP (segmentos típicos)
El modelo se puede implementar por segmentos de riesgo como:
- Clientes (exportadores/importadores).
- Tripulación de barcos.
- Terceros que prestan servicios a la carga.
Claves para OPIP: no existe “un” modelo universal. Se ejecutan modelos independientes por modalidad (p. ej., hurto, contaminación de contenedores, infiltración/parasitos, accesos no autorizados), y modelos distintos para picos operativos vs operación diaria.
6) Consideraciones de implementación (lo que define el éxito)
- Definir reglas de referencia por factor de riesgo (clientes, usuarios, empleados).
- Balancear fórmulas según evaluación de expertos (calibración de pesos y umbrales).
- Monitorear alertas con control de calidad: aciertos vs falsas alertas.
- Ejecutar modelos independientes por modalidad (hurto, narcotráfico/contaminación, etc.).
- Separar modelo de proceso/picos (turismo, visitas, accesos administrativos/operativos) del modelo diario.
6.1 Checklist de “evidencia auditable” (mínimo viable)
| Elemento | Qué debe quedar documentado |
|---|---|
| Segmentos y variables | Definición de segmentos, variables, fuentes de datos, periodicidad/latencia. |
| Reglas de referencia | Umbrales por segmento, criterios expertos, lógica de escalamiento. |
| Modelo / scoring | Fórmula, pesos, versión del modelo, registro de cambios. |
| Gestión de alertas | Bitácora de alertas, clasificación (verdadera/falsa), acciones tomadas, tiempos. |
| Mejora continua | Retroalimentación, recalibración, lecciones aprendidas, indicadores. |
7) Conclusión
Transformar la segmentación de riesgos PBIP en un sistema de perfilación en tiempo real requiere:
- Modelos híbridos: conocimiento experto (bayesiano) + aprendizaje automático.
- Arquitectura de streaming para procesamiento en tiempo real.
- Segmentación dinámica con umbrales que se ajusten al contexto.
- Feedback continuo para mejorar el modelo.
Próximo paso para OPIP: dominar el método y dejar evidencia sólida
Si usted es OPIP o aspira a serlo, el reto no es “tener un plan”, sino sostener decisiones, controles y escalamiento con evaluación proporcional y evidencia verificable.
FAQ
¿Qué significa “segmentación” en PBIP?
Dividir el sistema en grupos homogéneos usando variables relevantes, para responder: dónde está el riesgo, quién puede generarlo o estar expuesto, cómo se manifiesta por proceso y cuándo se incrementa.
¿Por qué pasar de estático a tiempo real?
Porque el riesgo cambia por comportamiento (B(t)) y por contexto (E(t)). Un score dinámico permite activar controles proporcionales con menos reactividad y mejor uso de recursos.
¿Cuál es la fórmula base del scoring?
Un score compuesto: R(t) = α·S_base + β·B(t) + γ·E(t) + δ·C(t) + ε(t), con pesos ajustables por segmento y modalidad.
¿Qué técnicas se usan para perfilación en tiempo real?
Promedios móviles ponderados, modelos bayesianos dinámicos, redes neuronales para anomalías (autoencoders) y LSTM para series temporales.
¿Se usa un único modelo para todos los riesgos?
No. Se ejecutan modelos independientes por modalidad (p. ej., hurto, narcotráfico/contaminación) y modelos diferentes para picos operativos vs operación diaria.
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