Trader profiling and clustering for fraud detection in financial industry

Abstract

Durante los últimos años, el mundo se ha visto sumergido en una enorme crisis financiera, con una serie de cambios y reestructuraciones en la sociedad a todos los niveles. En añadido a esto, una serie de comportamientos inapropiados por parte de empleados de diversas entidades financieras como la venta de productos de elevado riesgo a clientes vulnerables o la venta de productos “defectuosos” a clientes sin conocimiento financiero no ha hecho sino empeorar los efectos de dicha crisis. Las consecuencias de dichos comportamientos para las propias entidades han sido devastadoras, tanto en términos de económicos (teniendo en cuenta no solo el dinero perdido por las acciones negativas sino las multas impuestas a las entidades por los organismos regulatorios) como en términos de pérdidas de reputación. Tanto la reputación de las entidades financieras como la confianza de los consumidores en las mismas han caído alcanzando valores mínimos. En este proyecto se pretende realizar el estudio y diseño de una propuesta con una nueva filosofía para implantar una plataforma que permita una monitorización de los traders más efectiva. Esta nueva filosofía se basa en que aquellos traders que lleven a cabo dichas acciones cuestionables se estarán comportando de una manera diferente al resto de traders por lo que con los datos apropiados será posible identificar dichos traders como outliers en el conjunto total. A parte del estudio y diseño del ecosistema que sostenga a esa plataforma, se diseñará y desarrollará un modelo piloto de la plataforma de monitorización de los traders.

During the past years, the world has suffered a severe economic crisis, which has led to a series of changes and restructuring in all areas of society. These changes have become especially noticeable in financial institutions, which have seen their reputation reaching minimum values never seen before, weighed down by a series of inappropriate behaviors of certain employees. This series of inappropriate behaviors includes the sale of high-risk financial products to vulnerable customers, the sale of "defective" products to customers without financial knowledge, market manipulation and all kinds of other bad practices in the sector. The consequences of this series of behaviors for the banks were devastating in terms of financial losses of the trades themselves. Added to this, such malpractices also caused a severe drop in the reputation of the entities as well as numerous fines that various regulatory and financial authorities imposed. The combination of these two factors has caused banks to realize the tremendous problem of having in their staff employees who carry out inappropriate behaviors and the importance of implementing a system that allows these behaviors to be detected as soon as possible in order to mitigate their impact. This project is focused on the research and design of a new philosophy to implement a platform that will allow a more efficient trader monitoring. This new philosophy is based in the assumption that those traders more likely to commit malpractices will be behaving in a different way to the rest of the traders. Due to this assumption and with the proper data, it will be possible to identify these traders as outliers from the traders’ dataset. In addition to the research and design of the environment that support that platform, a design and development of prototype for the traders monitoring platform will be provided.