Els centres d’empresa de Caixabank són les oficines on els clients principals són
empreses. En l’actualitat, el risc de patir activitats de frau, sobretot a una entitat com els
bancs, ha crescut de forma desmesurada. Aquesta situació ve donada per l’evolució de
les noves tecnologies i per les facilitats de provocar nous casos de frau, suposen un elevat
risc per l‘entitat i és primordial detectar-los el més aviat possible per evitar grans pèrdues.
El departament d’Auditoria Interna és l’encarregat ...
Els centres d’empresa de Caixabank són les oficines on els clients principals són
empreses. En l’actualitat, el risc de patir activitats de frau, sobretot a una entitat com els
bancs, ha crescut de forma desmesurada. Aquesta situació ve donada per l’evolució de
les noves tecnologies i per les facilitats de provocar nous casos de frau, suposen un elevat
risc per l‘entitat i és primordial detectar-los el més aviat possible per evitar grans pèrdues.
El departament d’Auditoria Interna és l’encarregat de treballar en aquestes tasques per
analitzar les dades de risc, creant mètodes de detecció i prevenció.
En aquest projecte es crearà un rànquing pels centres d’empresa, amb la finalitat de
detectar anomalies i seleccionar aquells centres més susceptibles de presentar un risc per
l’entitat, tant de frau com de males pràctiques. Es requereix aquest rànquing perquè hi ha
més centres d’empreses que auditors, i per tant, cal facilitar el rang de centres amb més
probabilitat de cometre tant frau com males pràctiques, i així prioritzar-ne la revisió. La
novetat que presenta és la inclusió de tècniques de machine learning per agilitzar el procés
i optimitzar-lo com a projecte de transformació digital. Aquest mètode ha permès detectar
les anomalies de forma satisfactòria utilitzant algorismes no supervisats i representacions
de les dades en forma de grafs bipartits.
+
Los centros de empresa de Caixabank son las oficinas donde los clientes principales son
empresas. En la actualidad, el riesgo de sufrir actividades de fraude, sobre todo en una
entidad como los bancos, ha crecido de forma desmesurada. Esta situación viene dada por
la evolución de las nuevas tecnologías y por las facilidades de provocar nuevos casos de
fraude. Suponen un elevado riesgo para la entidad y es primordial detectarlos lo antes
posible para evitar grandes pérdidas. El departamento de ...
Los centros de empresa de Caixabank son las oficinas donde los clientes principales son
empresas. En la actualidad, el riesgo de sufrir actividades de fraude, sobre todo en una
entidad como los bancos, ha crecido de forma desmesurada. Esta situación viene dada por
la evolución de las nuevas tecnologías y por las facilidades de provocar nuevos casos de
fraude. Suponen un elevado riesgo para la entidad y es primordial detectarlos lo antes
posible para evitar grandes pérdidas. El departamento de Auditoría Interna es el
encargado de trabajar en estas tareas para analizar los datos de riesgo, creando métodos
de detección y prevención.
En este proyecto se creará un ranking por los centros de empresa, para detectar anomalías
y seleccionar aquellos centros más susceptibles a presentar un riesgo para la entidad, tanto
de fraude como de malas prácticas. Se requiere este ranking porque hay más centros de
empresas que auditores, por lo tanto, hay que facilitar el rango de centros con más
probabilidad de cometer tanto fraude como malas prácticas , y así priorizar su revisión.
La novedad que presenta este es la inclusión de técnicas de machine learning para agilizar
el proceso y optimizarlo como proyecto de transformación digital. Este método ha
permitido detectar las anomalías de forma satisfactoria utilizando algoritmos no
supervisados y representaciones de los datos en forma de grafos bipartitos.
+
Caixabank's business centers are the offices where the main customers are companies.
Nowadays, the risk of fraud, especially in an entity such as a bank, has increased
exponentially. This situation is due to the evolution of new technologies and the ease of
producing new cases of fraud. They pose a high risk to the entity and it is essential to
detect them as soon as possible to avoid large losses. The Internal Audit Department is
the responsible for working on these tasks to analyze risk data, ...
Caixabank's business centers are the offices where the main customers are companies.
Nowadays, the risk of fraud, especially in an entity such as a bank, has increased
exponentially. This situation is due to the evolution of new technologies and the ease of
producing new cases of fraud. They pose a high risk to the entity and it is essential to
detect them as soon as possible to avoid large losses. The Internal Audit Department is
the responsible for working on these tasks to analyze risk data, creating detection and
prevention methods.
In this project a ranking is created for business centers, to detect anomalies and select
those centers most likely to present a risk to the entity, for fraud and bad practices. This
ranking is required because there are more business centers than auditors, and therefore
the range of centers most likely to be suspicious needs to be facilitated, thus prioritizing
its review. The present novelty of that, is the inclusion of machine learning techniques to
speed up the process and optimize it as a digital transformation project. This method has
made it possible to detect anomalies satisfactorily using unsupervised algorithms and
representations of data in the form of bipartite graphs.
+