Aplicación de un modelo de descubrimiento de anomalías para la detección de operaciones fraudulentas con tarjetas de crédito

Abstract

Las operaciones fraudulentas con tarjetas de crédito representan un desafío crítico en el ámbito financiero. Este problema implica transacciones no autorizadas, compras sin consentimiento y otros actos delictivos que pueden resultar en pérdidas económicas sustanciales tanto para las instituciones bancarias como para los titulares de tarjetas. Además, el fraude con tarjetas de crédito puede socavar la confianza de los clientes en los servicios financieros y afectar negativamente la reputación de las empresas. Para abordar esta problemática, el proyecto se enfoca en la implementación de un Modelo de Descubrimiento de Anomalías que hace uso de técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático. El objetivo fundamental es detectar y prevenir de manera eficaz las operaciones fraudulentas con tarjetas de crédito. Esto no solo ayuda a mitigar pérdidas económicas, sino que también contribuye a fortalecer la confianza de los clientes y mantener la integridad de las operaciones financieras. La implementación de este modelo permite a las organizaciones financieras detectar patrones inusuales de transacciones, lo que a su vez facilita la toma de decisiones más informadas y la protección de los intereses de la empresa y sus clientes. El proyecto se orienta a resolver un problema empresarial crítico relacionado con las operaciones fraudulentas con tarjetas de crédito, utilizando la analítica de datos y técnicas de aprendizaje automático para mejorar la seguridad financiera y mantener la confianza de los clientes.