{"id":139901,"date":"2015-07-30T14:11:20","date_gmt":"2015-07-30T13:11:20","guid":{"rendered":"http:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/matematicas\/?p=139901"},"modified":"2015-07-30T15:52:31","modified_gmt":"2015-07-30T14:52:31","slug":"la-fundacion-bbva-financia-un-proyecto-basado-en-matematicas-que-permitira-adelantarse-al-fraude-bancario","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/matematicas\/2015\/07\/30\/139901","title":{"rendered":"La Fundaci\u00f3n BBVA financia un proyecto basado en matem\u00e1ticas que permitir\u00e1 adelantarse al fraude bancario"},"content":{"rendered":"<p><strong>Una de las 64 Ayudas Fundaci\u00f3n BBVA a Investigadores y Creadores ha sido otorgada a David G\u00f3mez-Ullate (ICMAT-UCM) para desarrollar un proyecto que emplea estad\u00edstica, miner\u00eda de datos e inteligencia artificial para detectar patrones extra\u00f1os en las transacciones bancarias y alertar de un posible fraude. Es un campo de gran inter\u00e9s, ya que los fraudes en operaciones con tarjetas de cr\u00e9dito supusieron la p\u00e9rdida de 1.33 billones de euros en 2012, seg\u00fan el informe <em>Third Report on Card Fraud<\/em> del Banco Central Europeo (febrero de 2014). En la segunda convocatoria de Ayudas Fundaci\u00f3n BBVA para Investigadores y Creadores se han presentado 1900 solicitudes y se han concedido 63. La de G\u00f3mez-Ullate es la \u00fanica en el campo de las matem\u00e1ticas.<\/strong><\/p>\n<figure id=\"attachment_139902\" aria-describedby=\"caption-attachment-139902\" style=\"width: 336px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/matematicas\/files\/2015\/07\/150730_gomezullate.jpg\"><img decoding=\"async\" class=\" wp-image-139902 \" title=\"150730_gomezullate\" src=\"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/matematicas\/files\/2015\/07\/150730_gomezullate.jpg\" alt=\"\" width=\"336\" height=\"254\" srcset=\"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/matematicas\/files\/2015\/07\/150730_gomezullate.jpg 560w, https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/matematicas\/files\/2015\/07\/150730_gomezullate-300x226.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 336px) 100vw, 336px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-139902\" class=\"wp-caption-text\">David G\u00f3mez-Ullate\/ Imagen: FBBVA<\/figcaption><\/figure>\n<p>David G\u00f3mez-Ullate, profesor de la Universidad Complutense (UCM) y miembro del Instituto de Ciencias Matem\u00e1ticas (ICMAT), <strong>ha recibido<\/strong> <strong>una de las 63 ayudas concedidas<\/strong> <strong>por la Fundaci\u00f3n BBVA<\/strong> para el desarrollo de un proyecto que pretende adelantarse al fraude bancario. El proyecto \u201cInteligencia artificial y ciencia de datos: aplicaciones a la detecci\u00f3n de fraude en medios de pago\u201d, est\u00e1 <strong>dotado con 40.000 euros<\/strong> y pretende hacer uso de los grandes conjuntos de datos registrados en las transacciones electr\u00f3nicas para detectar la estafa en tiempo real.<\/p>\n<p>Con el auge del comercio online, los fraudes en operaciones con tarjetas de cr\u00e9dito han aumentado notablemente: un 0.017% del total de las operaciones con tarjetas de cr\u00e9dito fueron fraudulentas en 2012 en la Eurozona. Esto supone la p\u00e9rdida de 1.33 billones de euros en solo un a\u00f1o, seg\u00fan el informe <em>Third Report on Card Fraud<\/em> del Banco Central Europeo de febrero de 2014. Y es que, pese a que se a\u00f1adan protocolos de seguridad, los m\u00e9todos de fraude evolucionan y el n\u00famero de estafas sigue creciendo, lo que hace necesario encontrar nuevas estrategias de defensa.<\/p>\n<p><strong>G\u00f3mez-Ullate cuenta con<\/strong> <strong>un a\u00f1o para explorar e implementar diferentes algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong>.\u00a0 Mediante t\u00e9cnicas estad\u00edsticas, de miner\u00eda de datos e inteligencia artificial es posible construir patrones de comportamiento de los usuarios a partir de las bases de datos anotadas de pagos digitales, es decir, datos proporcionados por las entidades donde se han identificado a posteriori las transacciones fraudulentas<\/p>\n<p>Seg\u00fan explica G\u00f3mez-Ullate, \u201cel objetivo del proyecto es poder predecir el fraude, levantando alarmas en tiempo real si los datos de la transacci\u00f3n en curso se alejan del patr\u00f3n reconocido como leg\u00edtimo. De esta forma abrimos una nueva v\u00eda para poder evitar el fraude antes de que llegue a producirse, o al menos, antes de que llegue a producir un quebranto mayor\u201d, asegura.<\/p>\n<p>Seg\u00fan la Fundaci\u00f3n BBVA, este a\u00f1o se han recibido 1.900 solicitudes, , en esta segunda edici\u00f3n del programa de Ayudas para Investigadores y Creadores 2015, G\u00f3mez-Ullate<strong> ha sido el \u00fanico matem\u00e1tico seleccionado.<\/strong> En 2014, Kurusch Ebrahimi Fard, investigador del CSIC-ICMAT, recibi\u00f3 una ayuda para el proyecto \u201cM\u00e9todos matem\u00e1ticos para la ecolog\u00eda y gesti\u00f3n industrial (MMEGI)\u201d, siendo tambi\u00e9n el \u00fanico matem\u00e1tico de la lista. Estas becas, que se conceden en 11 \u00e1reas de la ciencia y la cultura \u201cpretenden impulsar el talento individual y van destinadas a personas que cuentan con una trayectoria altamente productiva y se encuentran en un estado intermedio de su carrera\u201d, seg\u00fan la Fundaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Consulta la <a href=\"http:\/\/www.fbbva.es\/TLFU\/tlfu\/esp\/comunica\/notas\/fichanota\/index.jsp?codigo=1515\">nota de la Fundaci\u00f3n BBVA<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Una de las 64 Ayudas Fundaci\u00f3n BBVA a Investigadores y Creadores ha sido otorgada a David G\u00f3mez-Ullate (ICMAT-UCM) para desarrollar un proyecto que emplea estad\u00edstica, miner\u00eda de datos e inteligencia artificial para detectar patrones extra\u00f1os en las transacciones bancarias y alertar de un posible fraude. 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