Framework SDF Machine Learning en transacciones financieras y detección temprana de fraudes

En la actualidad, con el crecimiento exponencial de transacciones financieras de tarjetas de crédito y débito, la disminución de barreras de acceso, la globalización y la inclusión financiera se ha incrementado en mayor medida el fraude y la inteligencia creativa para la mutación del comportamiento...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Frola, Fabián, Chesñevar, Carlos Iván, Alvez, Carlos E., Etchart, Graciela, Miranda, Ernesto, Ruiz, Silvina, Aguirre, Juan José, Teze, Juan Carlos
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2019
Materias:
Ciencias Informáticas
Inteligencia Artificial
detección de fraude financiero
machine learning
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/76984
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En la actualidad, con el crecimiento exponencial de transacciones financieras de tarjetas de crédito y débito, la disminución de barreras de acceso, la globalización y la inclusión financiera se ha incrementado en mayor medida el fraude y la inteligencia creativa para la mutación del comportamiento fraudulento. Es de vital importancia la detección temprana de fraude aplicando distintas estrategias basadas en inteligencia artificial que puedan mitigar, disminuir, y prevenir este flagelo. El objetivo de este trabajo es estudiar, analizar los fundamentos, técnicas, estrategias y herramientas de machine learning que nos permitan dar el paso necesario para abordar el tema de autorizaciones financieras y detección de fraude, cuyo abordaje se hace inalcanzable con estrategias determinísticas o algoritmia tradicional. A partir del estudio mencionando se construirá un framework consolidado aplicable en cada etapa del proceso, desde la adquisición de datos, tanto en línea como históricos, el pre-procesamiento, la clasificación y los aportes al modelo predictivo para la detección de fraude.
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