Un Algoritmo genético para la detección de fraude electrónico en tarjetas de débito en el Perú
DOI:
https://doi.org/10.15381/risi.v10i1.5717Palabras clave:
Comercio electrónico, algoritmos genéticos, fraude electrónico.Resumen
La gran problemática de la banca peruana es detectar las transacciones fraudulentas que se en cuentran dispersas con las transacciones genuinas. Las soluciones propuestas no son suficientes para detectar estas operaciones ilícitas con precisión porque están orientadas a mercados diferen tes al peruano. Consecuentemente, se han revisado las principales aportaciones dentro de este ámbito, tales como teoria de Dempster-Shafer y aprendizaje bayesiano, sistema evolutivo Fuzzy Darwinian evolutionary system, etc. 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. De las pruebas experimentales se ob tuvo una precisión del 95.5% en el canal interne! 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.Descargas
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Derechos de autor 2013 Luis Enrique Lavado Napaico
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