INVESTIGADORES
TEZE Juan Carlos Lionel
congresos y reuniones científicas
Título:
Framework SDF Machine Learning en transacciones financieras y detección temprana de fraudes
Autor/es:
FABIAN FROLA; CARLOS IVÁN CHESÑEVAR; CARLOS ALVEZ; GRACIELA ETCHART; ERNESTO MIRANDA; SILVIA RUIZ; JUAN JOSÉ AGUIRRE; JUAN CARLOS LIONEL TEZE
Lugar:
San Juan
Reunión:
Workshop; WICC 2019: XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación; 2019
Institución organizadora:
Universidad Nacional de San Juan
Resumen:
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.
