Detección de transacciones sospechosas

dc.contributor.authorCamilo Ernesto Guzmán Almanza
dc.contributor.authorJorge Giovanny Salazar Paredes
dc.date.accessioned2025-11-06T21:35:04Z
dc.date.available2025-11-06T21:35:04Z
dc.date.issued2024-11
dc.descriptionEl 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.
dc.description.abstractDe 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.
dc.identifier.urihttps://repositorio.uees.edu.ec/handle/123456789/4436
dc.language.isoes
dc.subjectRedes Neuronales
dc.subjecttransacciones sospechosas
dc.subjectBalanceo y normalización de datos
dc.subjectISO 8583
dc.subjectdetección
dc.titleDetección de transacciones sospechosas
dc.typeThesis

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