Estudio de la prevención y detección de fraudes financieros a través de técnicas de aprendizaje automático

Muchas organizaciones se ven afectadas actualmente por fraudes financieros convirtiéndose en una preocupación para el área financiera de cualquier entidad, ya que al materializarse perjudica directamente el patrimonio de cualquier empresa pública o privada. Para ello se han implementado técnicas sup...

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Autores:: Hernández Aros, Ludivia
Gutierrez Portela, Fernando
Rodríguez Cárdenas, Stefania
Patiño Ospina, Laura Paola

Tipo de recurso:: Article of investigation

Fecha de publicación:: 2023

Institución:: Universidad Cooperativa de Colombia

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description	Muchas organizaciones se ven afectadas actualmente por fraudes financieros convirtiéndose en una preocupación para el área financiera de cualquier entidad, ya que al materializarse perjudica directamente el patrimonio de cualquier empresa pública o privada. Para ello se han implementado técnicas supervisadas y no supervisadas que usan la inteligencia artificial para la prevención y detección temprana de estos fraudes y así minimizar riesgos en las operaciones financieras. Debido a lo anterior, el estudio analiza el uso de las técnicas supervisadas, su estado referencial por medio del análisis cienciométrico y bibliométrico, determinando la importancia de ellas para la prevención y detección de los fraudes financieros. A nivel metodológico es un estudio documental, exploratorio y analítico. Los resultados del estudio indican que las técnicas de aprendizaje automático supervisadas son las más precisas en el momento de aplicar los experimentos para la detección y prevención, logrando así resultados de efectividad superiores al 90% utilizando algoritmos como árbol de decisión, redes neuronales, Naive Bayes, Maquina de vectores de soportes, Bosque aleatorio y regresión logística, siendo notable en los resultados que los fraudes financieros mayormente analizados en estos estudios fueron falsificación de estados financieros, fraude de tarjetas de crédito, informes financieros fraudulentos y fraude de servicios financieros. Por otra parte, se resalta que el tema de investigación está en crecimiento gracias a que la detección de fraudes se está volviendo necesaria para las organizaciones y con mayor relevancia para las instituciones financieras, por ser una de las mayores afectadas por este flagelo del fraude.
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Para ello se han implementado técnicas supervisadas y no supervisadas que usan la inteligencia artificial para la prevención y detección temprana de estos fraudes y así minimizar riesgos en las operaciones financieras. Debido a lo anterior, el estudio analiza el uso de las técnicas supervisadas, su estado referencial por medio del análisis cienciométrico y bibliométrico, determinando la importancia de ellas para la prevención y detección de los fraudes financieros. A nivel metodológico es un estudio documental, exploratorio y analítico. Los resultados del estudio indican que las técnicas de aprendizaje automático supervisadas son las más precisas en el momento de aplicar los experimentos para la detección y prevención, logrando así resultados de efectividad superiores al 90% utilizando algoritmos como árbol de decisión, redes neuronales, Naive Bayes, Maquina de vectores de soportes, Bosque aleatorio y regresión logística, siendo notable en los resultados que los fraudes financieros mayormente analizados en estos estudios fueron falsificación de estados financieros, fraude de tarjetas de crédito, informes financieros fraudulentos y fraude de servicios financieros. Por otra parte, se resalta que el tema de investigación está en crecimiento gracias a que la detección de fraudes se está volviendo necesaria para las organizaciones y con mayor relevancia para las instituciones financieras, por ser una de las mayores afectadas por este flagelo del fraude.Many organizations are currently affected by financial fraud, becoming a current concern for the financial area of any entity, since when it materializes, it directly harms the assets of any public or private company. To do this, and in response to this problem, supervised and unsupervised techniques have been implemented that use artificial intelligence for the prevention and early detection of these frauds and, thus, minimize risks in financial operations. Due to the above, the study analyzes the use of supervised techniques, their referential status through scientometric and bibliometric analysis, determining their importance for the prevention and detection of financial fraud. At the methodological level, it is a documentary, exploratory and analytical study. The results of the study indicate that supervised machine learning techniques are the most accurate when applying experiments for detection and prevention, thus achieving effectiveness results greater than 90% using algorithms such as decision trees, neural networks, Naive Bayes, Support Vector Machine, Random Forest and logistic regression, being notable in the results that the financial frauds, mostly analyzed in these studies, were falsification of financial statements, credit card fraud, fraudulent financial reports and service financial fraud. On the other hand, it is highlighted that the subject of research is growing thanks to the fact that fraud detection is becoming necessary for organizations and, with greater relevance, for financial institutions, as they are one of the most affected by this scourge of fraud.https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001438723https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000476030https://orcid.org/0000-0002-1571-3439https://orcid.org/0000-0003-3722-3809PLANAUDIAQUAludivia.hernandez@campusucc.edu.cofernando.gutierrez@campusucc.edu.costefania.rodriguezc@campusucc.edu.colaura.patinoo@campusucc.edu.cohttps://scholar.google.com/citations?hl=es&user=i48G4IMAAAAJhttps://scholar.google.com/citations?hl=es&user=9gw2ob4AAAAJ77– 101Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ciencias Económicas, Administrativas y Contables, Contaduría Pública, IbaguéContaduría PúblicaIbaguéhttps://revistas.pucsp.br/index.php/CAFI/article/view/58372Revista CAFI – Contabilidade, Atuária, Finanças & InformaçãoBoden, M. (1996). Artificial Intelligence. Elsevier. Obtenido de books.google.es: https://books.google.es/books?id=_ixmRlL9jcIC&printsec=frontcover&hl=es#v=on epage&q&f=falseCalvo, J., Guzmán, M., & Daniel, R. (2018). Machine learning, una pieza clave en la transformación de los modelos de negocio. Management solutions Making things happen. Obtenido de managementsolutions.com: https://www.managementsolutions.com/sites/default/files/publicaciones/esp/machin e-learning.pdfChirinos, Y., Godínez López, R., & Ramírez García, A. (2021). Tendencias Investigación Universitaria Vol. IX.Cáp IV. Obtenido de researchgate.net: https://www.researchgate.net/publication/349607908_Tendencias_Investigacion_U niversitaria_Vol_IXCiobanu, M. (2019). The rise of machine learning and artificial intelligence in fraud detection. Obtenido de thepaypers.com: https://thepaypers.com/expert-opinion/therise- of-machine-learning-and-artificial-intelligence-in-fraud-detection/779255Cooper, D., Dacin, T., & Palmer, D. (2013). 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Fraude corporativo en aumento. Revista Management 2: 1-2.Fraude financieroInteligencia artificialTécnicas supervisadasDetección de fraudesMinería de datosFinancial fraudArtificial intelligenceSupervised techniquesFraud detectionData miningEstudio de la prevención y detección de fraudes financieros a través de técnicas de aprendizaje automáticoArtículos Científicoshttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/closedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbPublicationORIGINALEstudioDeLaPrevencion.pdfEstudioDeLaPrevencion.pdfapplication/pdf1625415https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/4af72e20-c85f-4919-b4f4-0c038107f79a/download0da70633a6113322f1a25034f19b3641MD51Licencia EstudioPrevencion.docxLicencia 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Estudio de la prevención y detección de fraudes financieros a través de técnicas de aprendizaje automático

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