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Ingeniería en Informática

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http://52.190.9.31//handle/123456789/820

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Browsing Ingeniería en Informática by Subject "006.31 R793"

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    Sistema de detección de transacciones atípicas apoyado por inteligencia artificial
    (Centro Universitario Tecnológico CEUTEC, 2025-12-17) Jhordy Alexis Rosado Fonseca; Rafael Armando Cerrato Cruz
    El presente proyecto de graduación se enfocó específicamente en el reciente incremento de transacciones de fraude con tarjetas de crédito en instituciones financieras medianas y pequeñas de Honduras. Este fenómeno ha afectado la salud laboral y operativa de los departamentos de riesgo transaccional, al verse sobrecargados por el monitoreo manual de alertas y la falta de herramientas tecnológicas adecuadas para identificar patrones sofisticados de fraude. La metodología utilizada fue de enfoque mixto, combinando entrevistas cualitativas y encuestas aplicadas a especialistas de riesgo transaccional y oficiales de alerta de dos instituciones financieras representativas. Los resultados obtenidos revelan que, si bien el 100% de los encuestados utilizan herramientas tecnológicas, estas carecen de capacidades avanzadas de detección, lo que limita su capacidad de adaptación ante fraudes emergentes. Ante este escenario, el proyecto propone el diseño de una herramienta antifraude parametrizable que utilice modelos de inteligencia artificial para detectar transacciones sospechosas en tiempo real. Esta solución está diseñada para ser operada por instituciones con recursos limitados, sin necesidad de contar con equipos especializados en IA. Mejorando de esta manera la productividad del área de riesgo transaccional, la cual se enfoca en mitigar el fraude con tarjetas de crédito en estas instituciones bancarias medianas o pequeñas del país. Palabras clave: Productividad, salud laboral, herramienta antifraude.