J. C. Rella, J. M. Vilar, R. Cao
La detección del fraude es un problema significativamente difícil debido a la falta de patrones, la pequeña proporción de casos positivos, la falsificación y el cambio continuo de estrategias. En los enfoques clásicos se estima una puntuación que mide la probabilidad de pertenecer a la clase positiva y se selecciona un umbral para clasificar una observación. Esto tiene la desventaja de no considerar el importe del crédito y producir una toma de decisiones subóptima en términos de utilidades. Se propone un nuevo enfoque basado en una función de pérdida, que motiva la construcción de una región de decisión bidimensional expandida. Esta expansión permite intrínsecamente más libertad a la región de decisión, donde se proponen tres nuevos enfoques variando el grado de flexibilidad. Debido a su adaptabilidad, el nuevo método muestra una mejora con respecto a las técnicas clásicas de clasificación. El método se aplica a un conjunto de datos reales proporcionados por un banco.
Keywords: fraude, región de decisión, clasificación sensitiva al coste, función de utilidad
Scheduled
Invited Session Math-In. Industrial Applications II
June 8, 2022 4:00 PM
Auditorium
