Detección de transacciones sospechosas
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Abstract
De acuerdo a esta estadística, las instituciones financieras que no implementen
medidas de seguridad adecuadas enfrentan consecuencias graves económicas y la perdida de
la confianza de los consumidores (Techopedia, 2023).
Bajo este contexto los métodos tradicionales de detección de transacciones
sospechosas no son suficientes para abordar las amenazas emergentes, por lo que es necesario
y urgente apoyar las estrategias con modelos de inteligencia artificial (Goodfellow, Bengio,
& Courville, 2016).
Para abordar esta problemática, se propone diseñar un modelo de redes neuronales
enfocado en la detección de transacciones sospechosas, utilizando clasificación binaria bajo
el estándar ISO 8583. Este modelo empleará datos transaccionales y patrones de
comportamiento, asistido por la experiencia de expertos, para identificar con mayor precisión
fraudes y transacciones legítimas. Su implementación busca minimizar pérdidas, optimizar
costos y fortalecer la confianza de los clientes usuarios.
Description
El fraude en transacciones electrónicas bajo el estándar ISO 8583 representa un
desafío significativo para las instituciones financieras. Este problema genera pérdidas
económicas, disminuye la confianza de los clientes y aumenta los costos operativos (Nilson
Report, 2023). La digitalización masiva de las transacciones incrementa la exposición al
fraude, especialmente en instituciones que carecen de medidas de seguridad avanzadas.
