Machine Learning y su incidencia en el control de fraudes en la Empresa Interbank, Lima 2021
Descripción del Articulo
        El objetivo de la investigación fue determinar la incidencia de la variable independiente Machine Learning en el Control de Fraudes en la empresa Interbank, Lima 2021, utilizando el método de investigación de tipo básica, con diseño no experimental a su vez clasificado como un estudio transversal co...
              
            
    
                        | Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría | 
| Fecha de Publicación: | 2021 | 
| Institución: | Universidad Cesar Vallejo | 
| Repositorio: | UCV-Institucional | 
| Lenguaje: | español | 
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/85162 | 
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12692/85162 | 
| Nivel de acceso: | acceso abierto | 
| Materia: | Inteligencia emocional Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Lavado de dinero https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04  | 
| Sumario: | El objetivo de la investigación fue determinar la incidencia de la variable independiente Machine Learning en el Control de Fraudes en la empresa Interbank, Lima 2021, utilizando el método de investigación de tipo básica, con diseño no experimental a su vez clasificado como un estudio transversal correlacional-causal determinando la asociación de estas dos variables en un único periodo de tiempo. La población que se consideró fue de 1,125 colaboradores, donde se aplicó un muestreo probabilístico aleatorio con una muestra de 287 colaboradores. El procedimiento de recolección de datos fue mediante la técnica de encuesta a través del instrumento de cuestionario. Para la confiabilidad se usó el coeficiente Alfa de Cronbach cuyo resultado fue de 0.894. Y por último se realizó un análisis inferencial de los datos basado en el Coeficiente de Regresión Ordinal. Los resultados obtenidos permiten concluir que sí existe incidencia de la tecnología Machine Learning sobre el Control de Fraudes en la empresa Interbank. De manera general, se observa que los colaboradores consideran que la calificación del control de fraudes es buena ante la incidencia de una óptima tecnología de Machine Learning. | 
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 Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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