Framework SDF Machine Learning en transacciones financieras y detección temprana de fraudes
En la actualidad, con el crecimiento exponencial de transacciones financieras de tarjetas de crédito y débito, la disminución de barreras de acceso, la globalización y la inclusión financiera se ha incrementado en mayor medida el fraude y la inteligencia creativa para la mutación del comportamiento...
Guardado en:
| Autores principales: | Frola, Fabián, Chesñevar, Carlos Iván, Alvez, Carlos E., Etchart, Graciela, Miranda, Ernesto, Ruiz, Silvina, Aguirre, Juan José, Teze, Juan Carlos |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2019
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/76984 |
| Aporte de: |
Ejemplares similares
-
Un primer acercamiento a un modelo predictivo ajustable por umbrales para detección de fraudes financieros
por: Fióla, Fabián, et al.
Publicado: (2020) -
Occupational Fraud: Measures for Prevention and Detection
por: Friese, Nina
Publicado: (2021) -
Detección de fraudes en seguros de automóviles utilizando algoritmos de machine learning
por: Fabbiano, Pablo Miguel
Publicado: (2022) -
Deteccion de fraude en telefonia celular usando redes neuronales
por: Grosser, H., et al.
Publicado: (2003) -
Detección de enfermedades y plagas en cultivos mediante Machine Learning
por: Pereyra, Mauro Ezequiel
Publicado: (2020)