Aprendizaje automático

El aprendizaje automático (machine learning) designa los métodos por los que un modelo deduce regularidades a partir de ejemplos, en lugar de aplicar reglas escritas de forma explícita. En detección de fraude, su ventaja es detectar combinaciones de señales que ninguna regla habría anticipado, y ajustarse cuando cambian los modos operativos. Sus limitaciones son igual de reales: necesita datos etiquetados en cantidad, su rendimiento se degrada cuando la realidad se aleja de los datos de entrenamiento, lo que es la deriva de modelo, y reproduce los sesgos presentes en el histórico. De ahí la exigencia de poder explicar cada decisión.