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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.

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 van a exponer las principales limitaciones y retos que tienen las herramientas de detección y prevención del fraude en el sector bancario. De igual manera, se van a identificar los principales componentes básicos necesarios que todo sistema de detección tiene que tener al igual que la arquitectura de sistemas que hay por detrás. Por otro lado, se presenta el principal problema que afecta a este sector y a muchos otros relacionado con la disponibilidad, accesibilidad a de datos que puedan ayudar a diseñar soluciones para combatir el fraude. Además, se incluye la aplicación de la solución planteada con el desarrollo de un sistema que detecte fraude en transferencias bancarias. La conclusión a la que se llega es que, en primer lugar una herramienta de detección de fraude tiene que estar en continua revisión y actualización para que no se pierdan casos y esto se vea traducido en pérdidas y reclamaciones del cliente. Con respecto a esto, es necesario que todas las entidades bancarias empiecen a buscar soluciones que les permitan compartir información relevante de manera segura y garantizando siempre la privacidad del cliente. Ya que, esto supone contribuir a la labor común de identificar patrones y transacciones fraudulentas y así retroalimentar sus propios sistemas y que se vea traducido en mayores ratios de éxito y menor impacto económico en el cliente y en la sociedad.---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 the economic impact. This document will outline the main limitations and challenges of the fraud detection and prevention tools in the banking sector. Likewise, it will identify the main basic components that any detection system must have, as well as the system architecture behind it. On the other hand, the main problem affecting this sector and many others related to the availability and accessibility of data that can help to design solutions to combat fraud is presented. In addition, it includes the application of the solution proposed with the development of a system that detects fraud in bank transfers. The conclusion reached is that, firstly, a fraud detection tool has to be continuously reviewed and updated so that cases are not lost in the way and losses and customer complaints arise. In this respect, it is necessary that all banking institutions start looking for solutions that allow them to share relevant information in a secure way always guaranteeing the customer’s privacy. Doing so, can contribute to the common task of identifying fraudulent patterns and transactions to feed back and enrich their own systems which can result in higher success rates and a lower economic impact on the customer and on society.