Literature review on Machine Learning techniques in bank fraud detection

Authors

DOI:

https://doi.org/10.51798/sijis.v3i1.257

Keywords:

Machine Learning, artificial intelligence, data analysis, machine learning.

Abstract

Machine learning or machine learning is considered as a subarea in the field of computing and informatics, in addition to being closely linked to artificial intelligence; The objective of this technique is to make computers learn, being an agent that improves the experience; it has been very useful especially for the analysis of investigations and processes that generate large amounts of data; For this article, a documentary review is carried out on the state of the art of the main automatic learning methods, based on publications and articles from no more than two years ago, in order to know concepts, identify and understand the operation of the various Machine Learning techniques used to detect financial fraud.

Author Biographies

Julio Alvarado Zabala, Universidad Agraria del Ecuador

Universidad Agraria del Ecuador

Ivette Martillo Alchundia, Universidad Agraria del Ecuador

Universidad Agraria del Ecuador

Geomar Guzman Seraquive, Universidad Agraria del Ecuador

Universidad Agraria del Ecuador

References

Arellano, W. (2019). El derecho a la transparencia algorítmica en Big Data e inteligencia artificial. Revista General de Derecho Administrativo.

Awoyemi, J., Adetunmbi, A., & Oluwadare, S. (2017). Credit card fraud detection using machine learning techniques: A comparative analysis. In 2017 International Conference on Computing Networking and Informatics (ICCNI) (pp. 1-9). IEEE.

Bataller, R. (2019). La era de la inteligencia artificial. Nuevas herramientas para los creadores . San Juan : Unversidad Nacional de San Juan .

Bellido. (2019). Redes neuronales para predecir el comportamiento del conjunto de activos financieros más líquidos del mercado de valores peruano. Revista Científica de la UCSA,, 49-64. Retrieved from https://ucsa.edu.py/yeah/wp-content/uploads/2019/04/4_A0._Bellido-B.-Redes-neuronales-para-predecir-el-comportamiento_49-64.pdf

Bonsón, E., & Ortega, M. (2019). Big data, Inteligencia Artificial y Data Analitics ( BIDA). Dialnet, 11-13.

Calvo, J., Guzmán, M., & Ramos, D. (2018). Machine Learning, una pieza clave en la transformación de los modelos de negocio. Management Solutions, 1 - 42. Retrieved from https://www.managementsolutions.com/sites/default/files/publicaciones/esp/machine-learning.pdf

Campus, K. (2018). Credit card fraud detection using machine learning models and collating machine learning models. International Journal of Pure and Applied Mathematics, 118(20), 825-838.

Dhankhad, S., Mohammed, E., & Far, B. (2018). Supervised machine learning algorithms for credit card fraudulent transaction detection: a comparative study. In 2018 IEEE International Conference on Information Reuse and Integration (IRI) (122-125). IEEE.

Díaz, C. (2018). Sistema de control ocular para una silla de ruedas motorizada. Bogotá: Universidad Pedagógica Nacional. Retrieved from http://200.119.126.32/bitstream/handle/20.500.12209/9488/TE-22264.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Fernández, A. (2019). Inteligencia artificial en los servicios financieros. Boletín Económico, 1-10.

Frola, Chesñevar, Alvez, Etchart, Miranda, Ruiz, & Teze. (2019). Framework SDF Machine Learning en transacciones financieras y detección temprana de fraudes. In XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2019, Universidad Nacional de San Juan)..

Giraldo, & Caimàn. (2019). Bigdata, Análisis Y Tendencias En La Economía Digital. Eventos imteggrados, 1-522.

González, E., & Ortiz, A. (2018). Detección de Fraude en Tarjetas de Crédito mediante técnicas de mineria de datos . Universidad Santo Tomás .

Guillén, R. (2019). Sistemas para detectar fraude en medios de pago. Madrid: Universidad Politécnica de Madrid.

Hueso, L. (2019). Riesgos e impactos del Big Data, la inteligencia Artificial, y la robótica. enfoques, modelos y principios de la respuesta del derecho . Revista general del derecho administrativo , 50-17.

Hurtado, J. (2020). Metodología de la investigación. Guía para la compresión holística de la ciencia (Cuarta ed.). Caracas: Quirón Ediciones.

Jain, R., & Bhatnagar, R. (2019). Applications of Machine Learning in Cyber Security - A Review and a Conceptual Framework for a University Setup. Book Chapter published 2020 in Advances in Intelligent Systems and Computing, 599-608. Obtenido de doi.org/10.1007/978-3-030-14118-9_60

Kamlofsky, J., Miana, V., & Gonzalez, E. (2019). Uso de técnicas de inteligencia Artificial para el análisis del impacto de ambientes contaminantes en el índice de daño génetico. Revista abierta de informática Aplicada ( RAIA), 11-34.

Kumar, A., Bhatnagar, R., & Srivastava, S. (2018). Analysis of Credit Risk Prediction Using ARSkNN. Book Chapter published 2018 in The International Conference on Advanced Machine Learning Technologies and Applications (AMLTA2018), 644-652. doi:doi.org/10.1007/978-3-319-74690-6_63

Meneses, M. (2018). Grandes datos, grandes desafíos para las ciencias sociales. Revista Mexicana de Sociología, 415-444. Obtenido de http://www.scielo.org.mx/pdf/rms/v80n2/0188-2503-rms-80-02-415.pdf

Morteza. (2018). Machine Learning: A Convergence of Emerging Technologies in Computing. Book Chapter published 2018 in The International Conference on Advanced Machine Learning Technologies and Applications (AMLTA2018), 181-192. doi:doi.org/10.1007/978-3-319-74690-6_18

Paràmo, L. (2019). Inteligencia Artificial:¿ Más peligros que beneficios? Revista Ideales, 1-6.

Paulino, L., & Huayna, A. (2019). Sistema experto probabilístico en redes bayesianas para la predicción del cáncer de cuello uterio. Revista Peruana de Computación y Sistemas, 15-26. Obtenido de https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/rpcsis/article/view/16360/14138

Reddy, D., Lingras, P., & Venkatanareshbabu. (2018). Advances in Machine Learning and Data Science. Book published 2018 in Advances in Intelligent Systems and Computing. doi:doi.org/10.1007/978-981-10-8569-7

Sailusha, R., Gnaneswar, V., Ramesh, R., & Rao, G. (2020). Credit Card Fraud Detection Using Machine Learning. In 2020 4th International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS) (1264-1270). IEEE.

Singla, S., & Baliyan, N. (2019). Space Shuttle Landing Control Using Supervised Machine Learning. Book Chapter published 2019 in Advances in Intelligent Systems and Computing, 349-356. doi:doi.org/10.1007/978-981-13-1822-1_32

Suntaxi, M., Ordoñez, P., & Pesantes, M. (2018). Applications of Deep Learning in Financial Intermediation: A Systematic Literature Review. KnE Engineering, 47-60. doi:10.18502/keg.v3i9.3645

Yee, O., Sagadevan, S., & Malim, N. (2018). Credit card fraud detection using machine learning as data mining technique. Journal of Telecommunication, Electronic and Computer Engineering (JTEC), 10(1-4), 23-27.

Zepeda. (2019). Los Big Data: conceptos relacionados y algunas aplicaciones en pediatría. Revista Chilena de Pediatría, 376-383. Retrieved from https://scielo.conicyt.cl/pdf/rcp/2019nahead/0370-4106-rcp-rchped_v90i4_1306.pdf

Published

2022-02-15

How to Cite

Alvarado Zabala, J. ., Martillo Alchundia, I. ., & Guzman Seraquive, G. . (2022). Literature review on Machine Learning techniques in bank fraud detection. Sapienza: International Journal of Interdisciplinary Studies, 3(1), 719–727. https://doi.org/10.51798/sijis.v3i1.257

Issue

Section

Continuous flow- Articles, Essays, Professional Case Studies