Modelo de detección de fraude ante la generación de reclamos por pedidos facturados pero no entregados
Las empresas que comercializan productos a través de venta directa enfrentan un desafío significativo relacionado con el fraude en reclamaciones. Con frecuencia, algunos clientes presentan reclamaciones reiteradas afirmando que sus pedidos llegaron incompletos, cuando en realidad no es así. Para mit...
- Autores:
-
Escudero Gutiérrez, Karol
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/46048
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/46048
- Palabra clave:
- Reclamaciones
Claims
Fraude - Prevención
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Control prodictivo
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Gestión del riesgo
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Modelo de detección de fraude ante la generación de reclamos por pedidos facturados pero no entregados Reclamaciones Claims Fraude - Prevención Fraud - Prevention Control prodictivo Predictive control Gestión del riesgo Risk management Análisis predictivo Predictive analytics Minería de datos Data mining Venta directa Direct marketing Comportamiento del consumidor Consumer behavior Análisis RFM http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_eb9cea5d http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_2323 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_1821 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85026530 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2008104076 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh92000169 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85114200 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2020007371 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2020007371 |
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Reclamaciones Claims Fraude - Prevención Fraud - Prevention Control prodictivo Predictive control Gestión del riesgo Risk management Análisis predictivo Predictive analytics Minería de datos Data mining Venta directa Direct marketing Comportamiento del consumidor Consumer behavior Análisis RFM http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_eb9cea5d http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_2323 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_1821 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85026530 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2008104076 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh92000169 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85114200 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2020007371 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2020007371 |
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Las empresas que comercializan productos a través de venta directa enfrentan un desafío significativo relacionado con el fraude en reclamaciones. Con frecuencia, algunos clientes presentan reclamaciones reiteradas afirmando que sus pedidos llegaron incompletos, cuando en realidad no es así. Para mitigar este problema, se propone la implementación de un modelo RFM (Recencia, Frecuencia y Valor Monetario) orientado a identificar clientes con alta probabilidad de realizar reclamaciones fraudulentas. Este modelo analiza el historial de comportamiento de los clientes, proporcionando una herramienta efectiva para detectar patrones sospechosos y prevenir fraudes, optimizando así la gestión de reclamaciones y los recursos de la empresa. |
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Frequently, some customers repeatedly file claims stating that their orders arrived incomplete, when in fact, this is not the case. To mitigate this problem, the implementation of an RFM model (Recency, Frequency, and Monetary Value) is proposed, aimed at identifying customers with a high likelihood of making fraudulent claims. This model analyzes customers’ behavioral history, providing an effective tool to detect suspicious patterns and prevent fraud, thereby optimizing claim management and company resources.PregradoEstadístico28 páginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaEstadísticaInstituto de MatemáticasMedellín, ColombiaFacultad de Ciencias Exactas y NaturalesCampus Medellín - Ciudad Universitariahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2ReclamacionesClaimsFraude - PrevenciónFraud - PreventionControl prodictivoPredictive controlGestión del riesgoRisk managementAnálisis predictivoPredictive analyticsMinería de datosData miningVenta directaDirect marketingComportamiento del consumidorConsumer behaviorAnálisis RFMhttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_eb9cea5dhttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_2323http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_1821http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85026530http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2008104076http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh92000169http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85114200http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2020007371http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2020007371Modelo de detección de fraude ante la generación de reclamos por pedidos facturados pero no entregadosTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTexthttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/draftAcovedi (2022). 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