Detección de fraude financiero mediante redes neuronales de clasificación en un caso real español

• ELENA BADAL-VALERO ^[1] ; BELÉN GARCÍA-CÁRCELES ^[1]
  1. [1] Universitat de València

     Universitat de València

     Valencia, España

     
• Localización: Estudios de economía aplicada, ISSN 1133-3197, ISSN-e 1697-5731, Vol. 34, Nº 3, 2016 (Ejemplar dedicado a: Datos, información y conocimiento en Economía), págs. 693-710
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Detecting Financial Fraud using Neural Network Classification Models in a Real Spanish Case
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  • español

    Este análisis supone una primera aproximación a la implementación de modelos de redes neuronales al trabajo pericial para la detección de operaciones de fraude. Los datos analizados provienen de un caso real de blanqueo de capitales en el que se está colaborando con la Policía Nacional Española. En ellos se cuenta con información de operaciones contables individuales entre las que se cuenta con una proporción de operaciones bien identificadas como fraudulentas con la que es posible entrenar un modelo de clasificación. En este trabajo, tras describir brevemente la metodología utilizada y la estrategia de ajuste se obtiene un modelo con una capacidad predictiva reseñable, incluso con datos de entrenamiento fuertemente desequilibrados. Además, al aplicar técnicas de balanceado de los datos de entrenamiento (SMOTE) se obtiene un resultado que indicaría la viabilidad de este tipo de modelos como herramienta en la planificación y priorización de las tareas de investigación policial, ya que uno de los principales problemas de los investigadores expertos en estos delitos financieros es la incapacidad para traducir la gran cantidad de información que se deriva de las empresas implicadas en patrones de compra de los individuos claramente fraudulentos.

  • English

    This paper explores the possibilities offered by statistical tools based on artificial neural networks for pattern recognition in expert work for money-laundering detection. The data is provided by the Spanish Police Department and comes from a case in which is actually working at. Account information is provided, where some accounting entries are identified as fraud. Hence it is possible to use this information to train a classification model. In this analysis, after briefly describing methodology used and fitting strategy, it is presented a model with a promising predictive capacity, even with strongly unbalanced training data set. After applying balancing technique to the training data (SMOTE) the result is remarkably improved which would indicate the viability of those models as tool for police experts planification, providing a way to reduce the use of expensive research resources.