Desarrollo de una API de predicción de fraude en transacciones financieras aplicando inteligencia artificial

Abstract

El presente proyecto se centra en la implementación y despliegue de un modelo de predicción de fraude en transacciones financieras mediante la aplicación de la inteligencia artificial , por medio de técnicas de aprendizaje automático. Como punto de partida para el desarrollo del mismo se lleva a cabo un investigación bibliográfica respecto al sector financiero, los ámbitos de aplicación de la inteligencia artificial dentro de este, los métodos para el desarrollo de modelos predictivos centrados en el aprendizaje automático, así como también, de algoritmos enfocados a la detección de anomalías en conjuntos de datos desbalanceados. La metodología definida para el desarrollo del modelo será CRISP-DM. El progreso de este proyecto servirá para brindar una herramienta funcional y consistente en la detección de datos anómalos que determinen la incurrencia de un fraude en la transacción analizada. Para ello, se utilizarán herramientas como Excel, Google Colaboratory (proceso preprocesamiento y análisis exploratorio de los datos), Python (implementación del modelo de predicción), el framework Flask (implementación del servicio API rest) , Streamlit y Heroku (Despliegue en la nube) las cuales fueron fundamentales para el resultado final.