| Título: | Valoración de modelos de “machine learning” en la prevención y mitigación del fraude financiero |
| en : | |
| Autores: | Pedro Pablo Chambi Condori, Autor ; Telma Raquel Saravia Ticona, Autor |
| Tipo de documento: | documento electrónico |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| Dimensiones: | 20 p. / gráficos, cuadros, tablas |
| Langues: | Español |
| Materias: |
02 - Temático General - UNESCO Análisis de datos ; Finanzas ; Inteligencia artificial ; Modelo matemático ; Prevención del crimen ; Sistema de información ; Toma de decisiones |
| Etiquetas: | Fraude financiero ; Detección de fraude ; Machine learning ; Modelos predictivos |
| Resumen: | El fraude financiero se ha convertido en una amenaza cada vez más seria para las instituciones y los usuarios en el mundo digital. Este estudio tiene como objetivo principal evaluar diferentes modelos de machine learning que se utilizan para detectar el fraude financiero, comparando su efectividad, precisión y capacidad de generalización. Se examinaron algoritmos supervisados como la regresión logística, los árboles de decisión, el randomforest y las máquinas de soporte vectorial, además de técnicas más avanzadas como XGBoost y redes neuronales. La evaluación se realizó utilizando métricas como la exactitud, precisión, recall y AUC-ROC, empleando conjuntos de datos reales y desbalanceados. Los resultados esperados mostraron que los modelos de Regresión Logística, Random Forest y la Red Neuronal tuvieron un rendimiento prometedor, cada uno destacando en diferentes aspectos de Precisión y Recall. La selección del modelo más adecuado y su umbral de clasificación final debe hacerse con una cuidadosa consideración de los requisitos operativos y los costos de negocio relacionados con los distintos tipos de errores de clasificación. En conclusión, elegir el modelo correcto, junto con un preprocesamiento adecuado, es fundamental para mejorar la prevención del fraude en el ámbito financiero |
| Tipo documento SNRD : | documento de conferencia |
| Creative Commons : |
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