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El Grupo de Tratamiento de Señales (GTS) del Instituto de Telecomunicaciones y Aplicaciones Multimedia (iTEAM) de la Universitat Politècnica de València (UPV) colabora con el BBVA, en concreto con el departamento Innovation for Risk, Fraud & Security, en el desarrollo de algoritmos para la detección automática de fraudes en operaciones con tarjetas bancarias.

Según apunta Addisson Salazar, investigador del GTS-iTEAM de la UPV, este es un problema crítico que afecta a un gran número de entidades financieras y que presenta retos tecnológicos significativos: "elevado volumen de datos a procesar, cambios rápidos y continuados en los modelos de fraude, mímica de comportamientos legítimos por parte de los defraudadores, requerimientos de tasa muy baja de falsa alarma, una elevada detectabilidad y necesidad de funcionamiento en tiempo real del detector".

Los investigadores de la UPV aportan en esta colaboración su amplia experiencia en detección y clasificación de señales y en áreas relacionadas, como la minería de datos y los sistemas machine learning. "Se trata de sistemas que pueden aprender a tomar decisiones a partir de datos de entrenamiento. Por ejemplo, en el caso que nos ocupa, si tenemos una base de datos de millones de registros de transacciones con tarjeta que sabemos que son correctas y de miles de registros de transacciones que sabemos que son fraudulentas, podemos entrenar a un sistema (la máquina) para decidir si una nueva transacción no incluida en la base datos es correcta o fraudulenta", explica Luis Vergara, responsable del GTS-iTEAM de la UPV.

Desde sus laboratorios, están desarrollando algorítmicas novedosas adaptadas a este problema, basadas en gran medida en la fusión de diferentes tipos de detectores. Cabe señalar también la posibilidad de reentrenar los algoritmos de forma continua facilitando su adaptación a cambios en los modelos de fraude.

Por su parte, el equipo de Innovation for Risk, Fraud & Security del BBVA, que tiene un fuerte compromiso con la lucha contra el fraude bancario, ha abierto esta línea de investigación con el fin de complementar y ampliar sus mecanismos internos para la prevención tecnológica del fraude. Esta iniciativa se enmarca en un uso cada vez más extendido del big data en diversas áreas del Grupo BBVA.

Según destaca Vergara, el trabajo desarrollado desde sus laboratorios responde al compromiso del BBVA de incorporar innovaciones tecnológicas, en algunos casos experimentadas en otros ámbitos, en sus estrategias de lucha contra el fraude.