Método para la detección del fraude en transacciones bancarias con escenarios de Flujo de Datos.

Alayn Lado Chaviano, Héctor Raúl González Diez, Vladimir Milián Núñez

Resumen


En este artículo se desarrolló un método de detección de anomalías en pagos de transacciones bancarias utilizando técnicas para el tratamiento del desbalance y técnicas para la selección de hiper parámetros para métodos de aprendizaje automático. En la actualidad uno de los problemas ante los que se enfrentan las organizaciones con fines de crédito es el de administrar diariamente un volumen de operaciones excesivamente grande para su procesamiento, el desbalance del problema entre el número de operaciones fraudulentas y las transacciones normales, así como un elevado flujo de operaciones por unidad de tiempo. El objetivo del presente trabajo consiste en el desarrollo de un método de detección automatizada de anomalías en transacciones bancarias para la identificación del fraude. Para ello se realiza una fundamentación teórica previa de los principales conceptos y algoritmos relacionados con el campo de acción, así como las métricas, herramientas y tecnologías que se usan para su estudio y aplicación. Se selecciona como metodología Knowledge Discovery in Databases para guiar el ciclo de vida del proyecto. Se seleccionó la base de datos para la experimentación científica y la investigación con mejor resultado del estado del arte referente a esa base de datos. Se seleccionó el método del Árbol de Decisión y la comparación en igualdad de condiciones resalto diferencias significativas, quedo como mejor solución la planteada en este artículo.

Palabras clave


aprendizaje automático; detección de anomalías; flujos de datos; hiper parámetros; método; tratamiento del desbalance

Texto completo:

PDF

Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.




_________________________________________________________________________________________________________

La Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI), a través del sello editorial Ediciones Futuro, publica los contenidos de la Revista Cubana de Ciencias Informáticas (RCCI) bajo licencia Creative Commons de tipo Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0). Esta licencia permite a otros distribuir, mezclar, ajustar y construir a partir de su obra, incluso con fines comerciales, siempre que le sea reconocida la autoría de la creación original. Saber más
_________________________________________________________________________________________________________

 INDEXACIÓN