Publicación:

Análisis de métodos de machine learning para detección de fraude en transacciones financieras en tiempo real

Resumen en español

Las entidades financieras enfrentan un creciente desafío en la detección de fraudes en transacciones digitales debido a la sofisticación de las técnicas fraudulentas. Este estudio analiza los modelos de Machine Learning aplicados a la detección de fraudes en tiempo real, con el objetivo de identificar sus características, deficiencias y retos. Basado en fuentes como (Asobancaria, 2022) y la (Superintendencia Financiera, 2023), se evalúan las implicaciones prácticas y teóricas para mejorar la seguridad financiera en Colombia.