Predicción de postulantes que cometerán fraude interno en una compañía con algoritmos de aprendizaje supervisado

• Espinoza-Montalvo, Sergio ^[1]
  1. [1] Universidad de Lima

     Universidad de Lima

     Perú

     
• Localización: Interfases, ISSN-e 1993-4912, Nº. 12, 2019, págs. 49-60
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Prediction of applicants who will commit internal fraud in a company using supervised learning algorithms
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• Resumen
  • español

    El fraude interno es un gran problema para las empresas, ocasionando pérdidas monetarias importantes. Diversas investigaciones han propuesto mejoras al proceso de selección de personal utilizando minería de datos. El pre­sente trabajo propone utilizar la información histórica de postulantes a una empresa para predecir si cometerán fraude durante su estadía. Existen modelos con un nivel de precisión alto, pero que tienen un error de clasificación mayor para encontrar los casos de fraude. Después de diversas experimentaciones, se identifican alrededor de 7 características de este universo que aportan más al modelo. Algunas de estas variables coinciden con variables mencionadas en la literatura encontrada sobre trastornos antisociales. El algoritmo con mejores resultados es una red neuronal convolucional con 80 % de precisión. Se concluye que hay valor en la información de postulantes para determinar si cometerán fraude interno durante su estadía en la empresa. 

  • English

    Internal fraud is a big problem for companies since it causes significant monetary losses. Several research studies have proposed to improve the personnel selection process using data mining. The present work suggests to use applicants’ historical information in order to predict if they will commit fraud during their working period in a company. There are models with high precision level but with a higher error rate to find fraud. After several ex­perimentations, around seven variables which contribute more to the model were found. Some of these variables match those mentioned in studies about antisocial personality disorder. The algorithm with best results was a convolutional neural network with 80% accuracy rate. It is concluded that applicants’ information is important to establish if they will commit internal fraud during their working period in a company.