Resumen

El fraude financiero es uno de los principales problemas que socavan la confianza de los clientes, además de acarrear pérdidas económicas a los bancos e instituciones financieras. En los últimos años, junto con la proliferación del fraude, las instituciones financieras comenzaron a buscar formas de encontrar una solución adecuada en la lucha contra el fraude. Dados los avanzados y variados cambios en los métodos de fraude, se han llevado a cabo numerosas investigaciones para detectar el fraude. En este trabajo se utiliza la técnica de la Red Neural Artificial y el Algoritmo de Búsqueda de Armonía para detectar el fraude. En el método propuesto, se buscan patrones ocultos entre la información de los clientes normales y los fraudulentos. Dado que los comportamientos fraudulentos pueden detectarse y detenerse antes de que se produzcan, los resultados del sistema propuesto muestran que tiene una capacidad aceptable en la detección del fraude.

• Materias:Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:instituciones financieras, algoritmo de búsqueda de armonía, red neuronal artificial, proliferación del fraude, métodos de fraude, confianza del cliente, técnicas de red neuronal, comportamiento fraudulento, soluciones adecuadas, problema principal
• Keywords:financial institutions, harmony search algorithm, artificial neural network, proliferation of fraud, methods of fraud, confidence of customer, neural network techniques, fraudulent behavior, suitable solutions, main problem