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...
- 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
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)