Análisis de las técnicas de machine learning aplicadas en la detección de fraudes bancarios

Abstract

Se considera al aprendizaje automático o de máquinas (machine learning en inglés), como una subárea en el campo de la computación e informática, además de estar estrechamente ligada a la inteligencia artificial; el objetivo de esta técnica es lograr que los ordenadores aprendan, siendo un agente que mejore la experiencia; ha sido muy útil sobre todo para el análisis de investigaciones y procesos que generan grandes cantidades de datos; para el presente artículo se realiza una revisión documental sobre el estado del arte de los principales métodos de aprendizaje automáticos, basados en publicaciones y artículos de hace no más de dos año. Busca eliminar las necesidades de contar con conocimiento experto en el análisis de datos, sin embargo, la intuición del ser humano sigue siendo pieza clave y no puede ser reemplazada en su totalidad. El objetivo del artículo es analizar las técnicas de machine learning más utilizadas en la detección de fraudes bancarios conociendo, las métricas empleadas.

Artificial Intelligence in Higher Education: An Analysis of Existing Bibliometrics

“…In retail, personalized recommendations, automated inventory management, and trend analysis have improved the customer experience and optimized business processes [18]. In the financial sector, AI has improved fraud detection and risk management, and with the presence of robotic financial advisors, banking services have been transformed, improving the positioning of these institutions through their users [19]. Another important sector where AI has the potential to have a transformative impact is in education.…”

Técnicas De Machine Learning Aplicadas a La Interpretación De Datos De Mercado

“…LLa comprensión y el análisis de datos de mercado se han convertido en un componente fundamental para las organizaciones que buscan mantenerse competitivas en un entorno empresarial cada vez más complejo y dinámico. Según Jones & Guzmán (2022), en la era digital, donde la información fluye en cantidades masivas y a velocidades vertiginosas, surge un desafío: ¿cómo convertir los datos de mercado en conocimiento significativo que impulse la toma de decisiones estratégicas? Es en este punto donde las técnicas de machine learning emergen como aliadas poderosas, ofreciendo la capacidad de extraer patrones, identificar tendencias y prever comportamientos en los mercados de manera precisa y eficiente.…”