En términos generales, la analítica de fraude se puede definir como un campo multidisciplinario que combina numerosas ciencias cuantitativas para comprender mejor el fraude, por ejemplo, a través de inteligencia empresarial (BI), y desarrollar soluciones efectivas de detección de fraude a través de la ciencia de datos.
En el ámbito de la gestión del fraude, BI puede considerarse un informador de rendimiento descriptivo. Resume los datos disponibles para proporcionar paneles e información empresarial a los líderes empresariales y a los administradores de fraudes para que puedan tomar decisiones más informadas.
Esto puede implicar, por ejemplo, analizar el desempeño de las reglas de la estrategia contra el fraude.
La ciencia de datos se relaciona con un conjunto de tecnologías más sofisticadas para realizar análisis predictivos y prescriptivos. El análisis predictivo se centra en hacer predicciones sobre el futuro de eventos desconocidos (o, en el caso de fraude, resultados de eventos actuales). El análisis prescriptivo se relaciona con la elección del curso de acción óptimo en función del resultado de esas predicciones.
Los aumentos (volumen) en los datos disponibles de diferentes tipos (variedad) y los datos que a menudo llegan en flujos (velocidad) han llevado al desarrollo de herramientas de Big Data como Hadoop y Kafka. Los analistas pueden trabajar con los datos y desarrollar una comprensión de las características que son predictivas al detectar el fraude.
Análisis de fraudes con R y Microsoft Excel
Aprenda a Introducción al fraude, diferentes tipos de fraude y análisis e importancia del fraude
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