El empleo de herramientas analíticas en la detección de fraudes en transacciones internacionales

Abstract

Este Trabajo de Fin de Grado analiza cómo el uso de técnicas avanzadas de análisis de datos (conocidas como analytics) puede contribuir a la detección y prevención del fraude en transacciones internacionales. En un contexto globalizado donde los fraudes transnacionales son cada vez más sofisticados, las herramientas tradicionales de control resultan insuficientes. Por ello, se exploran metodologías basadas en inteligencia artificial, minería de datos y aprendizaje automático que permiten identificar patrones anómalos, mejorar la vigilancia y fortalecer el cumplimiento normativo (compliance).

El trabajo adopta un enfoque académico-investigativo sin desarrollo técnico, estructurado en una revisión exhaustiva de literatura, marco normativo internacional, y análisis conceptual de técnicas y casos reales. Se examinan normativas y estándares ISO de cumplimiento. Asimismo, se estudian casos documentados de fraude y el papel que han tenido herramientas analíticas en su detección temprana.

La discusión crítica del trabajo subraya las limitaciones actuales en la aplicación de estas herramientas: falta de integración regulatoria, desafíos en la calidad de los datos, y riesgos éticos asociados al uso de algoritmos. Como conclusión, se propone reforzar el enfoque basado en riesgos con soluciones analíticas integradas, fomentar la cooperación internacional en materia de datos y normativas, y promover una cultura de cumplimiento apoyada en la tecnología.

This Final Degree Project analyzes how the use of advanced data analysis techniques (commonly referred to as analytics) can contribute to the detection and prevention of fraud in international transactions. In a globalized context where cross-border fraud schemes are increasingly sophisticated, traditional control mechanisms have proven insufficient. Therefore, the study explores methodologies based on artificial intelligence, data mining, and machine learning that enable the identification of anomalous patterns, enhance monitoring processes, and strengthen regulatory compliance.

The project adopts a purely academic and investigative approach without technical development, structured around an exhaustive literature review, an overview of the international regulatory framework, and a conceptual analysis of techniques and real-world cases. It examines regulatory standards and ISO compliance norms. Furthermore, it reviews documented cases of fraud and the role that analytical tools have played in their early detection.

The critical discussion highlights the current limitations in the application of these tools: lack of regulatory integration, data quality challenges, and ethical risks associated with algorithmic use. In conclusion, the paper proposes reinforcing risk-based approaches with integrated analytical solutions, encouraging international cooperation on data and regulatory standards, and promoting a culture of compliance supported by technology.