Resumen

La prevención del fraude con tarjetas de crédito es una importante aplicación comercial para la aplicación de enfoques de inteligencia computacional y métodos predictivos. La inteligencia computacional es una asociación de metodologías bioinspiradas que incluye, como miembros principales, las redes neuronales, los sistemas difusos, la computación evolutiva, la inteligencia colectiva y la computación probabilística. Recientemente, ha surgido en entornos industriales y comerciales la aplicación de técnicas de inteligencia computacional en tareas de apoyo a los servicios, como la detección e identificación de anomalías, la clasificación de patrones, el diagnóstico, el pronóstico, la estimación y el control. Este trabajo presenta un sistema computacional eficiente basado en metodologías de inteligencia computacional para la detección de fraude en el mundo real de datos de tarjetas de crédito en transacciones de comercio electrónico. El nuevo método propuesto se denomina FControl® de detección y clasificación de fraudes e integra conceptos de sistemas inteligentes híbridos basados en redes neuronales, sistemas difusos y enfoques de computación evolutiva. El método propuesto genera soluciones de calidad en términos de eficacia y acierto en la predicción. El programa informático FControl® está instalado actualmente en un Intel Pentium IV a 2,4 MHz (bi-procesador y 4 Gbytes de RAM) en la empresa Ciashop E-Commerce y se utiliza actualmente para la detección de fraudes en 250 empresas con servicios de comercio electrónico.

1. INTRODUCCIÓN

En los sistemas tecnológicos, se han producido actividades fraudulentas en diversos ámbitos, como las redes de comunicación, la comunicación móvil, la banca en línea y el comercio electrónico. El fraude está aumentando considerablemente con la expansión de la tecnología moderna y la comunicación global, lo que provoca pérdidas sustanciales en los negocios (Kou et al., 2004). El fraude cibernético hizo perder a los comerciantes 2.600 millones de dólares en 2004. Esta cantidad representa el 1,8% de las ventas totales y, además de los pagos fraudulentos, está relacionada con el miedo de los usuarios de Internet a realizar transacciones en línea. En 2000, las pérdidas ascendieron a 1.500 millones de dólares, en 2001 a 1.700 millones y en 2002 a 2.100 millones. En 2003, el escenario mejoró y las pérdidas cayeron a 1.900 millones de dólares (Folha On line, 2005). Varios trabajos en la literatura han relatado la preocupación de los empresarios con el crecimiento del fraude en las operaciones de comercio electrónico, citando Donnely (2000) y Network Security (2000).

En este contexto, el fraude con tarjetas de crédito es un reto para los comerciantes en línea.

• Materias:Análisis de mercado Aplicación móvil Comercio electrónico Crédito al consumidor
• Subjects:Market surveys Mobile application E-commerce Consumer credit
• Palabras claves:Tecnología de la información; Comercio electrónico; Inteligencia artificial; Detección de fraudes; Tarjetas de crédito; Sistemas neurodifusos; Computación evolutiva
• Keywords:Information technology; Comercio electrónico; Inteligencia artificial; Detección de fraudes; Tarjetas de crédito; Sistemas neurodifusos; Computación evolutiva