Uno de los principales riesgos a los que están sometidas las entidades financieras son los ataques de fraudes electrónicos. Billones de dólares en pérdidas son absorbidas cada año por las entidades financieras debido a transacciones fraudulentas. Este artículo plantea un modelo que considera los principales retos en el diseño de un sistema de detección de fraudes : a) clases altamente desequilibradas, b) distribución de estacionaria de los datos y c) la incorporación en línea de la retroalimentación de los investigadores de fraude ante las transacciones etiquetadas como sospechosas.  La implementación del modelo en un conjunto de datos de prueba permitió predecir exitosamente la mayoría de casos de transacciones fraudulentas con un mínimo porcentaje de falsos negativos.