Predicción de fraude financiero utilizando técnicas de Machine Learning para una institución financiera

Abstract

El fraude financiero es un problema creciente que afecta a instituciones financieras y empresas en todo el mundo, causando pérdidas significativas y erosionando la confianza de los clientes. Este proyecto se centra en el desarrollo de un sistema de predicción de fraude financiero utilizando técnicas avanzadas de Machine Learning. El objetivo principal es identificar transacciones fraudulentas de manera precisa y eficiente, minimizando los falsos positivos y maximizando la detección de actividades fraudulentas. Para alcanzar este objetivo, se ha seguido una metodología que incluye la recopilación y preprocesamiento de datos, selección de características relevantes, y la implementación y evaluación de varios algoritmos de Machine Learning, como Regresión Logística, Árboles de decisión y Random Forest. El desempeño de cada modelo se ha evaluado utilizando métricas como la precisión, la sensibilidad, la especificidad y el área bajo la curva ROC AUCROC. Los resultados obtenidos demuestran que los modelos de Machine Learning pueden detectar patrones complejos y sutiles en los datos que son indicativos de fraude, proporcionando una herramienta poderosa para las instituciones financieras. Además, este enfoque puede ser adaptado y escalado para diferentes tipos de fraudes y sectores, lo que lo convierte en una solución versátil y eficaz. En conclusión, la implementación de técnicas de Machine Learning para la predicción de fraude financiero ofrece una mejora significativa en la capacidad de las organizaciones para protegerse contra el fraude, reduciendo pérdidas económicas y fortaleciendo la confianza de los clientes.