Modelo de minería de datos para la detección y prevención de fraudes internos en las transacciones de caja del banco mundo mujer (2022)
Este trabajo permitió desarrollar un modelo de minería de datos para facilitar la detección y prevención de fraudes internos en las transacciones de caja del Banco Mundo Mujer. Se realizó una revisión sistémica de investigaciones realizadas sobre modelos de minería de datos para la detección del fraude en entidades financieras que ayudará a definir e implementar un algoritmo de minería de datos para el Banco Mundo Mujer. Para el desarrollo del trabajo se tomó como referencia la metodología CRISP-DM que permitió estandarizar el trabajo, enfocado en obtener el mejor provecho del uso de minería de datos, al entender de forma completa el problema planteado para la detección del posible fraude interno y el funcionamiento del negocio con los principales roles de la gerencia del banco. Lo anterior permitió realizar la recopilación y depuración de los datos necesarios, para interpretar y analizar los resultados encontrados, de esta forma se alcanzaron los objetivos planteados. Como resultado se obtuvo un modelo de asociación Bietápico con una distribución de los clústeres (82.9%, 6.2%, 5.6%, 5.0% y 0.3%), además tiene una buena silueta y cohesión de 56% que garantiza la heterogeneidad entre los segmentos y homogeneidad al interior de ellos y, lo que permite al área de auditoria detectar con mayor efectividad el fraude interno en los cajeros de las oficinas de Banco.