RT Generic
T1 Detección de anomalías en transacciones financieras aplicando inteligencia artificial para evitar el fraude
T2 Anomaly Detection in Financial Transactions applying Artificial Intelligence for Fraud Prevention
A1 León Vázquez, Pablo
K1 Informática - Trabajos Fin de Grado
K1 Grado en Ingeniería del Software - Trabajos Fin de Grado
AB En la actualidad, las instituciones financieras juegan un papel crucial en la economíaglobal, gestionando un inmerso volumen de transacciones cada día. Cualquieranomalía en estos procesos puede tener consecuencias graves tanto para losusuarios como para las propias entidades, lo que hace imprescindible garantizarla seguridad en este sector.Dado que el fraude financiero representa una amenaza constante, es fundamentalque estas organizaciones adopten tecnologías innovadoras que les permitan optimizarsus sistemas de detección y prevención. En este contexto, el uso de MachineLearning ha demostrado ser una herramienta clave, ya que permite identificarpatrones anómalos en las transacciones con gran precisión y en tiempo real, mejorandosignificativamente la capacidad de respuesta ante posibles fraudes.Este documento detalla el proceso completo, desde la recopilación y preprocesamientode datos, aplicando técnicas de ingeniería de características, como latransformación de fechas o el cálculo de distancias, con el objetivo de mejorar ladetección de anomalías. Además, se han explorado distintos enfoques según eltipo de modelo, ajustando el peso de las clases en modelos supervisados para corregirel desbalance de datos y utilizando reducción de dimensionalidad (PCA) enmodelos no supervisados. Finalmente, se ha desarrollado una API en FastAPI capazde analizar y predecir transacciones en tiempo real y almacenar los resultadospara su posterior consulta y evaluación.
YR 2025
FD 2025-06
LK https://hdl.handle.net/10630/40917
UL https://hdl.handle.net/10630/40917
LA spa
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 19 ene 2026