Déficit comercial: a la búsqueda de nuevos mercados

Probablemente en todos los países, pero desde luego en España, el resultado de la cuenta corriente de la balanza de pagos está fundamentalmente gobernado por la cuenta comercial de bienes. Ahora bien, si hubiera que destacar una característica de la citada cuenta en España, ninguna más adecuada que el déficit permanente que registra. Por eso puede afirmarse que la necesidad de endeudamiento externo de la economía española viene regida por sus malos resultados comerciales.

Detección de fraude bancario en tiempo real utilizando tecnologías de procesamiento distribuido

En este Trabajo de Fin de Máster se desarrollará un sistema de detección de fraude en pagos con tarjeta de crédito en tiempo real utilizando tecnologías de procesamiento distribuido. Concretamente se considerarán dos tecnologías: TIBCO, un conjunto de herramientas comerciales diseñadas para el procesamiento de eventos complejos, y Apache Spark, un sistema abierto para el procesamiento de datos en tiempo real. Además de implementar el sistema utilizando las dos tecnologías propuestas, un objetivo, otro objetivo de este Trabajo de Fin de Máster consiste en analizar y comparar estos dos sistemas implementados usados para procesamiento en tiempo real. Para la detección de fraude en pagos con tarjeta de crédito se aplicarán técnicas de aprendizaje máquina, concretamente del campo de anomaly/outlier detection. Como fuentes de datos que alimenten los sistemas, haremos uso de tecnologías de colas de mensajes como TIBCO EMS y Kafka. Los datos generados son enviados a estas colas para que los respectivos sistemas puedan procesarlos y aplicar el algoritmo de aprendizaje máquina, determinando si una nueva instancia es fraude o no. Ambos sistemas hacen uso de una base de datos MongoDB para almacenar los datos generados de forma pseudoaleatoria por los generadores de mensajes, correspondientes a movimientos de tarjetas de crédito. Estos movimientos posteriormente serán usados como conjunto de entrenamiento para el algoritmo de aprendizaje máquina.

GesInv: portal de ayuda a la gestión de la investigación

En la actualidad, la gestión de proyectos de investigación en la Universidad Complutense de Madrid se encuentra parcialmente automatizada o soportada mediante el uso de aplicaciones informáticas. No obstante, los procesos de justificación más habituales en la gestión económica de los proyectos de investigación (gestión de pagos / compras, gestión y justificación de viajes y gestión de material inventariable) se lleva a cabo en papel y manualmente. GesInv nace con objeto de facilitar y agilizar estos procesos que suponen una gran carga de trabajo a los investigadores y al personal administrativo debido a la gran cantidad de trámites que se gestionan en la UCM. GesInv proporciona un portal web que integra a todos los actores que están involucrados en los mencionados procedimientos, permitiendo la tramitación electrónica que disminuye los tiempos de tramitación y disminuye los errores cometidos al trasladar la información del papel a digital (como en la actualidad se lleva a cabo).