Rising financial fraud impacts industries, economies, and consumers, creating a need for advanced technological solutions. Compliance frameworks help detect and prevent illicit activities like money laundering, market manipulation, etc. However, with the rise of cryptocurrencies and blockchain, traditional detection methods are ineffective. As a result, Artificial Intelligence (AI) has emerged as a vital tool for combating fraud in the cryptocurrency sector. This systematic review examines the integration of AI in compliance for cryptocurrency fraud detection between 2014 and 2025, analyzing its evolution, methodologies, and emerging trends. Using RStudio (Biblioshiny) and VOSviewer, 353 peer-reviewed studies from leading databases including SciSpace, Elicit, Google Scholar, ScienceDirect, Scopus, and Web of Science were analyzed following the PRISMA methodology. Key trends include the adoption of machine learning, deep learning, natural language processing, and generative AI technologies to improve efficiency and innovation in fraud detection. However, challenges persist, including limited transparency in AI models, regulatory fragmentation, and limited access to quality data, all of which hinder effective fraud detection. The long-term real-world effectiveness of AI tools remains underexplored. This review highlights the trajectory of AI in compliance, identifies areas for further research, and emphasizes bridging theory and practice to strengthen fraud detection in cryptocurrency transactions.

Este artículo presenta una experiencia de aprendizaje basada en retos (Challenge Based Learning, CBL) orientada al desarrollo de competencias en innovación empresarial en estudiantes del Grado en Administración y Dirección de Empresas de la Universidad Europea. A través de la colaboración con Correos Market, 40 estudiantes aplicaron la Estrategia del Océano Azul para diseñar soluciones innovadoras dirigidas a atraer público joven a la plataforma. La actividad se estructuró en tres fases —preparación, realización y evaluación— combinando fundamentos teóricos con un reto real planteado por una empresa. Los resultados muestran un alto nivel de motivación, logro de competencias, satisfacción de los participantes y una valoración muy positiva por parte de la empresa colaboradora. Aunque se identifican limitaciones en la participación en encuestas y ausencia de un grupo de control, la experiencia demuestra la eficacia del aprendizaje experiencial para conectar teoría y práctica y fomentar la creatividad en contextos reales de innovación.

Este trabajo presenta una experiencia de innovación docente basada en la implementación de un experimento de mercado simulado en la asignatura de Microeconomía I del Grado en Administración y Dirección de Empresas. A través de una metodología cuasi-experimental con grupo de control, se analiza el impacto del aprendizaje experiencial en la comprensión de conceptos clave como la oferta, la demanda y la formación del precio de equilibrio. Los resultados muestran efectos positivos no generalizados en el rendimiento académico, pero evidencian una alta satisfacción del alumnado y una mejora en la comprensión aplicada de los contenidos. Asimismo, se analiza el uso de distintos métodos de resolución de problemas, destacando la eficacia de enfoques visuales frente al razonamiento exclusivamente textual.

Innovación de producto utilizando la estrategia del océano azul a través de aprendizaje basado en retos