Construcción de Modelos Predictivos para Clasificar Transacciones Legitimas o Fraudulentas Utilizando Algoritmos de Aprendizaje Automático (2024)
En la era actual, la naturaleza de las transacciones ha evolucionado drásticamente, migrando de interacciones tradicionales en persona entre tarjetahabientes y comerciantes a transacciones digitales a través de diversos canales, como aplicaciones móviles, banca virtual, billeteras digitales y sistemas de pagos electrónicos. Esta diversificación ha aumentado la susceptibilidad a diversas modalidades de fraude, tales como phishing, skimming, fraude por parte de conocidos, suplantación y robo. Estos desaf´ıos han impulsado la necesidad de implementar herramientas m´as avanzadas que las reglas tradicionales para detectar y prevenir el fraude. En este trabajo, abordamos este reto proponiendo un enfoque basado en modelos de aprendizaje autom´atico supervisado. Estos modelos tienen como objetivo detectar transacciones fraudulentas en tiempo real o casi en tiempo real, minimizando los falsos positivos y alertando o declinando transacciones con alta probabilidad de fraude.