Uso de la IA para la Detección de Fraudes de Tarjetas de Crédito Interbank: Transacción con Tarjetas Falsas

El presente estudio tuvo como objetivo analizar cómo el uso de la inteligencia artificial (IA) puede mejorar la detección de fraudes en transacciones con tarjetas de 
crédito falsas en la entidad financiera Interbank, ubicada en el distrito de Ate, durante el año 2025. La investigación se alinea con el Objetivo de Desarrollo 
Sostenible N.° 8, orientado al fomento del trabajo decente y el crecimiento económico, al contribuir a fortalecer la seguridad financiera y la confianza en el 
sistema bancario. El estudio se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, de tipo aplicado, con un diseño no experimental y de nivel correlacional. Se trabajó con un 
conjunto de datos sintéticos que simuló transacciones reales, procesado mediante técnicas de aprendizaje automático, como Random Forest y Gradient Boosting. La muestra incluyó a personal del área de seguridad informática del banco, quienes participaron en la validación del modelo.Los resultados mostraron que el modelo 
alcanzó una precisión del 96% en la identificación de fraudes, con una baja tasa de falsos positivos (solo 5 casos), y un recall del 75%. Estas métricas reflejan una alta 
efectividad del sistema en la detección de patrones inusuales, lo que evidencia el potencial de la IA como herramienta estratégica para combatir el fraude financiero en tiempo real.