Sistema de prevención de fraude interno, a través de técnicas analíticas e inteligencia artificial.

• Autores: Fonseca Prieto, Paola Karina, Velarde Anaya, Paolo Cesar
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/683258
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/683258
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Big data; Modelos analíticos; Modelos predictivos; Analytical models; Predictive models; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

En la actualidad, nuestra sociedad evidencia un alto número de situaciones o actitudes negativas, ya sea por un bajo nivel cultural, ético o laboral; es el caso de las personas que cometen fraude o malos actos, mientras no están siendo supervisadas. Este mal comportamiento y/o accionar, ha sido encontrado en los distintos roles del organigrama de la organización, el cual es aprovechado en su mayoría por los empleados que vienen trabajando más tiempo; además, este incremento de malas prácticas no es sancionado ni valorado de manera correcta. Para dar solución a este problema, se propuso la implementación de un sistema preventivo, el cual entrega información importante al equipo de investigación del fraude y a su vez, ayuda al equipo de recursos humanos a la reducción de los índices de estas malas prácticas. Para el desarrollo del sistema preventivo, se utilizó un modelo analítico con el apoyo de la inteligencia artificial, el cual fue alimentado mediante big data con diversos parámetros para que emitiera resultados más precisos. Después de haber implementado el sistema, se logró reducir los índices de fraude y malas prácticas en las diferentes áreas de la organización.