Detection of Fraudulent Transactions Through a Generalized Mixed Linear Models
La deteccin̤ de fraudes ha sido uno de los temas en el que muchas compaą̕s del sector financiero han invertido ms̀ tiempo y recursos con el fin de mitigarlo y de esta forma mantenerse a salvo; sin embargo, encontrar patrones dentro de las metodologa̕s 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 correspondera̕n a lo que habitualmente šte hace. De esta forma, las soluciones planteadas hasta la fecha, para este problema se han trasladado n͠icamente a poder identificar outliers o datos atp̕icos dentro de la muestra que se est ̀analizando, lo cual no permite analizar cada individuo de manera individual y mucho menos realizar un prons̤tico de fraudes. En este trabajo se evala͠ el uso de un modelo logs̕tico mixto para la deteccin̤ de fraudes. Este modelo, a diferencia de los mťodos convencionales para deteccin̤ de fraudes, considera la variabilidad de las transacciones realizadas por cada individuo; lo que permite generar no sl̤o un modelo global, sino tambiň un modelo por cada individuo que permite estimar la probabilidad de que una transaccin̤ realizada sea fraudulenta, teniendo en cuenta su historial de transacciones y las transacciones fraudulentas detectadas previamente.