Detección de anomalías en datos financieros utilizando data mining.

Autor: Abigail Echeverria Cabrera
Coautor(es): Ph. D. Biliana Alexandrova Kabadjova Ph. D. Rajesh Roshan Biswal
Una anomalía se define como la existencia de una discrepancia de una regla,y para poder detectarlas, se tiene que definir primero lo que se considera como un comportamiento normal de un sistema, para posteriormente realizar una clasificación sospechosa o intrusiva a aquellos comportamientos que se desvíen de lo que se considera como normal. La detección de anomalías es el proceso de monitorear las situaciones que ocurren en un sistema o red de cómputo y examinarlos en busca de signos de algún tipo de datos anómalos. Este trabajo, se enfoca en el análisis de la red de pagos del SPEI para poder establecer indicadores de red, los cuáles haciendo uso de un algoritmo de data mining nos permita identificar los comportamientos de los bancos a través del tiempo y con base en esto poder detectar anomalías.