Algoritmo de estimación del porcentaje de fraudes en transacciones con tarjeta de crédito
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2022-11-01
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Editor
Altmetric
Descripción
Uno de los principales problemas que se presentan en las empresas es el fraude por transacciones electrónicas, generando pérdidas financieras a estas entidades. Los bancos poseen toda una red de seguridad que les posibilitan la detección de este tipo de fraudes, pero las empresas pequeñas no tienen la oportunidad de cuantificar este tipo de fraudes para minimizar las pérdidas que esto genera. El proyecto plantea la ejecución de un algoritmo que permita detectar un porcentaje específico de usuarios sospechosos de haber cometido fraude en transacciones electrónicas con tarjetas de crédito teniendo en cuenta que el desarrollo se basa en metodologías estadísticas. Se busca que el resultado del algoritmo pueda ser de gran ayuda para que las compañías tomen medidas de acuerdo con los resultados obtenidos. El algoritmo planea dar un número específico de fraudes con tarjetas de crédito de una base de datos experimental donde los datos planteados se encuentran encriptados con técnicas de minería de datos como transformación PCA (Análisis de Componentes Principales) con el fin de proteger la información ya que las entidades no proporcionan datos de sus clientes por cuestiones de seguridad. La técnica proporcionada busca ayudar a las pequeñas, y grandes empresas a detectar de manera automatizada, fácil y segura; números de fraudes que pueden estar causando pérdidas en sus compañías.
Resumen
One of the main problems that arise in companies is fraud due to electronic transactions, generating financial losses for these entities. Banks have a whole security network that makes it possible for them to detect this type of fraud, but small companies do not have the opportunity to quantify this type of fraud to minimize the losses that this generates. The project proposes the execution of an algorithm that allows the detection of a specific percentage of users suspected of having committed fraud in electronic transactions with credit cards, taking into account that the development is based on statistical methodologies. It is sought that the result of the algorithm can be of great help for companies to take measures according to the results obtained. The algorithm plans to give a specific number of credit card frauds from an experimental database where the raised data is encrypted with data mining techniques such as PCA (Principal Component Analysis) transformation in order to protect the information since the entities do not provide data on their customers for security reasons. The technique provided seeks to help small and large companies to detect in an automated, easy and safe way; numbers of frauds that may be causing losses in their companies.
Palabras clave
Algoritmo, Detección, Estadística, Fraude, Transacción