El uso del deep learning como herramienta para la detección del fraude corporativo

Fil: Orlandi, María Victoria. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios; Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Orlandi, María Victoria
Otros Autores: Sciolla, Pablo
Formato: Tesis Tesis de grado updatedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios 2023
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10908/23071
Aporte de:
Repositorio Digital - Universidad de San Andrés (UdeSa) de Universidad de San Andrés
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spelling I37-R143-10908-230712025-01-24T09:36:49Z El uso del deep learning como herramienta para la detección del fraude corporativo Orlandi, María Victoria Sciolla, Pablo Fil: Orlandi, María Victoria. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios; Argentina. El fraude es una práctica delictiva que afecta a todas las organizaciones. Sus consecuencias son tan importantes que hasta pueden generar la quiebra de una compañía. Este es el motivo por el que resulta importante analizar nuevos mecanismos para que su detección sea más eficiente. Es por esto que el presente trabajo de investigación tiene como objeto de estudio indagar en una herramienta particular para su identificación: el deep learning. Para esto, se investigó sobre cuáles son las técnicas que se utilizan en la actualidad y los beneficios y limitaciones que presenta esta rama de la inteligencia artificial. Finalmente, se alcanzaron diferentes conclusiones vinculadas al big data, real time, los datos no estructurados, entre otros, que permiten afirmar que es eficiente para esta tarea. 2023-05-31T21:19:21Z 2023-05-31T21:19:21Z 2022 Tesis info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado info:eu-repo/semantics/updatedVersion Orlandi, M. V. (2022). El uso del deep learning como herramienta para la detección del fraude corporativo. [Tesis de grado, Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios]. Repositorio Digital San Andrés. http://hdl.handle.net/10908/23071 http://hdl.handle.net/10908/23071 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf application/pdf Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios
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