Un algoritmo genético para la detección de fraude en tarjetas de débito en el Perú

Abstract

Revisa las principales aportaciones dentro del ámbito del comercio electrónico y el uso de tarjetas de débito, tales como técnicas basadas en redes neuronales, maquina de vector de soporte, redes bayesianas, lógica difusa, sistema inmune artificial, arboles de decisión, maquina de aprendizaje, programación genética, etc. En esta tesis se presenta el modelado y diseño de un algoritmo genético para obtener las reglas más representativas de compra de los tarjetahabientes dentro del universo de datos transaccionales recopilados de un banco peruano. Se realizaron diferentes escenarios de prueba para los canales de internet y punto de venta. De las pruebas experimentales se obtuvo una precisión del 95.5% en el canal internet y 95.8% para el canal punto de venta. Finalmente, Se concluyó que el empleo de la estrategia de algoritmo evolutivo obtuvo una aceptable exactitud en la predicción. Las reglas obtenidas del proceso de clasificación pueden convertirse en una referencia y servir como marco para la implementación de directrices en las políticas comerciales de la banca peruana.