Implementación de algoritmos de machine learning para la detección de fraudes financieros internos en ejercicio de la Auditoría TI

En este proyecto se desarrolló un modelo para la detección de fraude en transacciones financieras mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático, específicamente el algoritmo de clustering K-means. El trabajo comenzó con la preparación y limpieza de un conjunto de datos que contenía...

Full description

Autores:
Ibañez Martínez, Carlos Andrés
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Corporación Universitaria Remington
Repositorio:
Repositorio institucional Uniremington
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/5420
Acceso en línea:
https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5420
Palabra clave:
Transacciones financieras
Clustering
K-means
Aprendizaje automático
Auditoría financiera
Análisis de datos
Anomalías
Riesgo de fraude
Sistemas de auditoría
Segmentación de datos
Patrones de comportamiento
Seguridad financiera
Auditoría de TI
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Análisis de datos
Fraude
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