Fraud detection

Credit card fraud detection

En este proyecto se desarrollaron algoritmos de aprendizaje supervisado para la detección de operaciones fraudulentas con tarjetas de crédito, sobre un dataset de 150M de transacciones. La dificultad estriba en que el problema tiene clases muy desequilibradas, y las variables predictivas son categóricas con muchos posibles valores (códigos de operación). Se abordó el problema no sólo como un modelo predictivo en ML, sino como un problema en teoría de la decisión, maximizando la utilidad esperada para la entidad en base a las utilidades de cada elemento de la matriz de confusión, obtenidas por elicitación experta.

Contrato art.83 entre Evendor y UCM
Beca Leonardo Fundación BBVA
Equipo: 4 investigadores
Duración: jul 2015 – dic 2016
Cantidad: 40.000€ (BBVA) + 20.000€ (Evendor)
IP: D. Gómez-Ullate