Selección de una técnica de aprendizaje de máquina para la detección de Fraude Financiero Digital enfocado a transacciones no autorizadas o consentidas
ilustraciones, diagramas
- Autores:
-
Villamil Arcos, Carlos Alberto
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
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- Palabra clave:
- 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadores
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En foco de este trabajo, son los servicios financieros digitales en Colombia, los cuales han tenido buena aceptación en el mercado, permitiendo, por ejemplo, realizar pagos mediante transferencias electrónicas en tiendas de barrio; sin embargo, en paralelo al incremento en el uso de servicios digitales financieros, los fraudes en transacciones digitales también han evolucionado y aumentan cada día. En este trabajo se evalúan diferentes métodos de aprendizaje de máquina, con el objetivo de encontrar un modelo apropiado para la detección de fraudes en transacciones digitales, basado en calidad de la predicción y tiempos de ejecución. Además, se enfoca en el análisis de un conjunto de transacciones bancarias reales ya ocurridas, con el fin de detectarlas y eventualmente poderlas evitar en futuras transacciones. Se implementaron y compararon cuatro modelos usados ampliamente en la literatura para el problema de clasificación: Logistic Regression; Random Forest; Support Vector Machine (SVM); y Neural Network. Finalmente, se evidencia que un modelo apropiado para la detección de fraudes es el SVM. (Texto tomado de la fuente)The constant evolution of technology and the cultural change of people, has allowed companies to provide multiple services on digital platforms, promoting immediacy and easy access to services through the Internet. The focus of this work is digital financial services in Colombia, which have been well accepted in the market, allowing, for example, to make payments through electronic transfers in neighborhood stores. However, in parallel with the increase in the use of digital financial services, fraud in digital transactions has also evolved and is increasing every day. In this work, different machine learning methods will be evaluated, with the aim of finding a satisfactory result in the detection of fraud in digital transactions, based on prediction quality and execution times. In addition, it focuses on the analysis of a set of real banking transactions that have already occurred, to detect them and eventually be able to avoid them in future transactions. Four models widely used in the literature for the classification problem were implemented and compared: Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), and Neural Networks. Finally, we showed evidence that an appropriate model for fraud detection is the SVM.MaestríaMagister en Ingeniería – AnalíticaÁrea Curricular de Ingeniería de Sistemas e Informática62 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Minas - Maestría en Ingeniería - AnalíticaFacultad de MinasMedellín, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Nivel Nacional000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadores330 - Economía::332 - Economía financieraServicios financierosOperaciones bancariasServicios bancariosFinancial servicesForeign exchange depositsBanking servicesAnalíticaFraude Digital BancarioDetección Fraude Digital BancarioClases altamente desbalanceadasAnalyticsDigital Bank FraudDigital Bank Fraud DetectionHighly unbalanced classesSelección de una técnica de aprendizaje de máquina para la detección de Fraude Financiero Digital enfocado a transacciones no autorizadas o consentidasSelection of a machine mearning technique for the detection of Digital Financial Fraud focused on unauthorized or consented transactionsTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMColombiaRedColLaReferenciaAbella, B. (2021). Mejora de las predicciones en muestras desbalanceadas. UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID.Campanini, D. (2018). DETECCIÓN DE OBJETOS USANDO REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES JUNTO CON RANDOM FOREST Y SUPPORT VECTOR MACHINES. Universidad de Chile.Carmona, M., & Londoño, L. (2021). MODELOS DE MACHINE LEARNING PARA LA DETECCIÓN DE FRAUDE FINANCIERO. Universidad de Antioquia.CCIT, Tic Tac, & Safe. (2021). Tendencias del Cibercrimen 2021 - 2022. Https://Www.Ccit.Org.Co/Wp-Content/Uploads/Informe-Safe-Tendencias-Del-Cibercrimen-2021-2022.Pdf.Claire D. (2020, December 17). Un Recorrido Por Los Algoritmos De Machine Learning. Https://Www.Datasource.Ai/Es/Data-Science-Articles/Un-Recorrido-Por-Los-Algoritmos-de-Machine-Learning.Congreso de Colombia. (2009, January 5). Normatividad sobre delitos informáticos LEY 1273 DE 2009. Https://Www.Sic.Gov.Co/Recursos_user/Documentos/Normatividad/Ley_1273_2009.Pdf.Diaz, S., Angulo, J., & Barboza, M. (2018). 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