Gestión del riesgo de fraude en entidades bancarias

Pérez Bárcena, Paula (2022). Gestión del riesgo de fraude en entidades bancarias. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Gestión del riesgo de fraude en entidades bancarias
Author/s:
  • Pérez Bárcena, Paula
Contributor/s:
  • Ríos Aguilar, Sergio José
Item Type: Final Project
Degree: Doble Grado en Ingeniería Informática y en Administración y Dirección de Empresas
Date: June 2022
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El término de fraude es un concepto muy consolidado en el ámbito empresarial y de la auditoría que se ha convertido en uno de los principales problemas a resolver debido a su constante evolución, la dificultad de su trazabilidad, su impacto económico y reputacional que afecta y está estrechamente relacionado con la seguridad física y tecnológica de las empresas. Además, las pérdidas por fraude son cada vez más elevadas y se espera que esta tendencia a futuro siga creciendo si no se ponen medidas de contención para frenar los casos y el impacto económico. En el presente trabajo se va a exponer el origen y evolución del fraude, sus componentes, los motivos que llevan a cometerlo y las múltiples maneras en que se materializa. Por otro lado, se plantea la forma de gestionar el ciclo de vida del fraude y el modelo de gestión de riesgos que tienen que desarrollar las entidades bancarias para reducir el impacto económico y reputacional que implica el fraude. De igual manera, se presenta la actualidad y los retos a futuro que supone prevenirlo y detectarlo a tiempo para evitar todos los costes derivados de una mala gestión para, en el caso de uso y posterior Proyecto desarrollado en profundidad en el Trabajo Fin de Grado de Ingeniería Informática proporcionar soluciones y herramientas que las entidades bancarias puedan utilizar. Estas herramientas pretenden mejorar y prevenir el impacto que los casos de fraude producen y así repercutir lo mínimo posible en los clientes y en el conjunto de la sociedad. La conclusión a la que se llega es que, en primer lugar cualquiera puede ser víctima de un caso de fraude y de que no es una situación excepcional que se pueda producir una vez. En segundo lugar, no hay un criterio definido estándar de qué tipologías de fraude se están considerando verdaderamente en la gestión del riesgo y esto puede llevar discrepancias en los resultados presentados. Por otro lado, y como se estudiará más adelante, la Tecnología está presente en todo el ciclo de vida del fraude dando soporte en las diferentes fases de prevención, detección y análisis, entre otras. Es por ello que, herramientas como la Inteligencia Artificial y el Machine Learning son un aliado muy favorable para las entidades bancarias en su labor de detección de transacciones fraudulentas.---ABSTRACT---The term fraud is a well-established concept in Business and Auditing that has become one of the main problems to be solved due to its constant evolution, the difficulty of its traceability, its economic and reputational impact that affects and is closely related to the physical and technological security of companies. Moreover, losses due to fraud are increasingly high and this trend is expected to continue to grow in the future if containment measures are not put in place to curb cases and costs. This document will outline the origin and evolution of fraud, its components, the motives that lead to it being committed and the multiple ways in which it materialises. On the other hand, it also discusses how to manage the fraud life cycle and the risk management model that banking institutions need to develop to reduce the economic and reputational impact of fraud. Similarly, the current situation and the future challenges of preventing and detecting it in time to avoid all the costs derived from poor management are presented in order to, in the case of use and subsequent Project developed in depth in the Final Degree Project in Computer Science, provide solutions and tools that banking institutions can use. These tools aim to improve and prevent the impact that, cases of fraud can produce and thus have the least possible repercussions on customers and society as a whole. The conclusion reached is that, firstly, anyone can be a victim of fraud and that it is not an exceptional situation that can occur only once. Secondly, there is no defined criteria in the typologies of fraud considered in the risk management and this can lead to discrepancies in the results presented. Also, and as will be studied below, Technology is present throughout the fraud life cycle, providing support in the different phases of prevention, detection and analysis, among others. This is why tools such as Artificial Intelligence and Machine Learning are a very favourable ally for banks in their work to detect fraudulent transactions.

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Item ID: 71580
DC Identifier: https://oa.upm.es/71580/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:71580
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 06 Sep 2022 07:50
Last Modified: 06 Sep 2022 07:50
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