Detección de Fraude con Tarjetas de Crédito Utilizando un Algoritmo Híbrido de Aprendizaje Automático

El uso de tarjetas de crédito y la banca en línea está expandiéndose exponencialmente. A medida que más personas utilizan tarjetas de débito, tarjetas de crédito y banca por internet, la probabilidad de ser víctima de diversas formas de fraude también aumenta. Debido a la ignorancia, los clientes de las compañías de tarjetas de crédito han proporcionado sus detalles de tarjeta, información personal y contraseña temporal a un falso llamador desconocido en varias ocasiones en el pasado reciente. Uno de los mayores problemas que enfrentan las instituciones financieras y los clientes por igual es el robo de tarjetas de crédito. Esto puede resultar en grandes pérdidas financieras y dañar la imagen de la institución financiera. Si bien existen varias maneras de identificar el fraude con tarjetas de crédito, una de las mejores es el aprendizaje automático. Al utilizar datos pasados, los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser entrenados para reconocer tendencias y anormalidades que indican fraude. Este estudio revisa el estado del arte en el aprendizaje automático para la detección de fraude con tarjetas de crédito. Se han realizado numerosas investigaciones sobre el mismo tema en el pasado con una variedad de técnicas de aprendizaje automático bien conocidas. Sin embargo, con un entendimiento del concepto de aprendizaje automático híbrido, ahora examinaremos qué tan bien se desempeña el aprendizaje automático híbrido en la misma declaración del problema.