El uso de tarjetas de crédito ha tenido en los últimos años una tendencia creciente que ahora se ha incrementad aún más en el contexto de la pandemia COVID-19. Este medio de pago no queda al margen de posibles fraudes, siendo éstos más probables con el mayor uso de tarjetas de crédito. Este trabajo pretende contribuir a luchar contra dicho fraude a través de la creación de una plataforma soportada por una serie de modelos basados en técnicas de machine learning para la evaluación de riesgos de fraude en tarjetas de crédito. A partir de un conjunto de datos sobre uso de tarjetas de crédito se construirán patrones o perfiles de uso capaces de identificar un uso fraudulento o no ante nuevos datos de uso de tarjetas. Algunas de las tçecnicas que usará este trabajo para obtener los modelos serán redes convolucionales (CNN) o recurrentes (RNN). La plataforma se desarrollará en lenguajes tales como R o Python.
David Clemente Martín
