Detección de transacciones fraudulentas a través de un Modelo Lineal Mixto Generalizado

Resumen

La detección de fraudes ha sido uno de los temas en el que muchas compañías del sector financiero han invertido más tiempo y recursos con el fin de mitigarlo y de esta forma mantenerse a salvo; sin embargo, encontrar patrones dentro de las metodologías empleadas para cometer fraude en entidades bancarias es un trabajo que involucra ante todo conocer muy bien el comportamiento del individuo, con la idea de finalmente hallar dentro de todas sus transacciones aquellas que no corresponderían a lo que habitualmente éste hace. De esta forma, las soluciones planteadas hasta la fecha, para este problema se han trasladado únicamente a poder identificar outliers o datos atípicos dentro de la muestra que se está analizando, lo cual no permite analizar cada individuo de manera individual y mucho menos realizar un pronóstico de fraudes. En este trabajo se evalúa el uso de un modelo logístico mixto para la detección de fraudes. Este modelo, a diferencia de los métodos convencionales para detección de fraudes, considera la variabilidad de las transacciones realizadas por cada individuo; lo que permite generar no sólo un modelo global, sino también un modelo por cada individuo que permite estimar la probabilidad de que una transacción realizada sea fraudulenta, teniendo en cuenta su historial de transacciones y las transacciones fraudulentas detectadas previamente.

MSC: 62p05