La Cátedra Universitaria de aplicación de metodologías estadísticas, económicas y de aprendizaje automático para la detección de delitos financieros y blanqueo de capitales (Cátedra DEBLANC) de la Universitat de València ha organizado el III Curso de Formación “Aprendizaje Automático y Detección del Fraude” sobre las actuales técnicas de aprendizaje automático o machine learning aplicadas al campo de la detección del fraude y la corrupción, que se impartió el pasado 28 de noviembre en la Ciudad de la Justicia de Valencia.
Como curiosidad, el curso se inició debatiendo sobre el primer caso registrado de estafa. El primer investigador de delitos de estafa y corrupción del que se tiene pruebas documentadas fue Arquímedes. El rey de Siracusa quiso saber si el orfebre que había contratado para hacer una corona había utilizado todo el oro que le había entregado o si lo había mezclado con otros metales. La resolución del problema es conocido hoy en día como el "Principio de Arquímedes".
El curso fue desgranando las dificultades que tienen los investigadores para prevenir y detectar el fraude y la corrupción debido a que los delincuentes suelen ser muy creativos y están altamente motivados. También se mostraron las nuevas técnicas de aprendizaje automático para la detección del fraude, prestando atención tanto a los métodos supervisados, como a los no supervisados, y a la utilización de ensambles de modelos y técnicas.
Se finalizó el curso con dos ejemplos prácticos de cómo se utilizan estas herramientas. El primero fue una aplicación de la ya conocida Ley de Benford, mientras que el segundo fue la detección de fraude en tarjetas de crédito con el algoritmo random forest.