Algoritmi di Machine Learning a confronto per la rilevazione delle frodi finanziarie

La rilevazione delle frodi finanziarie rappresenta una delle principali sfide per istituti bancari e finanziari, con gravi implicazioni in termini di perdite economiche e sicurezza. Negli ultimi anni, l’adozione di algoritmi di machine learning ha aperto nuove strade per migliorare l’efficacia dei sistemi antifrode, grazie alla capacità di identificare schemi complessi che sistemi tradizionali non riescono a rilevare. Lo scopo di questa ricerca è dunque analizzare e confrontare diversi algoritmi di machine learning in modo tale da individuare il modello più adatto, in base alle sue caratteristiche intrinseche, per la rilevazione delle frodi.