Fraud Detection on European Food and Animal Trade with Machine Learning Algorithms
Fecha:
15/09/2017Palabra clave:
Tipo de Ítem:
masterThesis
Resumen:
TRACES es un sistema de la Comisión Europea que ofrece trazabilidad de las
importaciones y exportaciones europeas. Las importaciones de mercancías de origen animal
son objeto de varios controles cuando entran en Europa, pero dado el gran volumen de
comercio, solo se pueden controlar un subconjunto de todas las importaciones realizadas
(basadas en decisión humana), actualmente alrededor un 2% de estas mercancías son
rechazadas. El principal objetivo de este trabajo es desarrollar una solución efectiva y eficiente
que permita detectar de manera anticipada las mercancías que tienen un alto riesgo de no ser
apropiadas para ser comercializadas en Europa (fraudulentas). Este trabajo, analiza el
sistema TRACES y sus datos generados para proporcionar un modelo predicción basado en
algoritmos de aprendizaje automático para ayudar a la toma de decisiones. Los resultados de
este trabajo demuestran que, a pesar del desequilibrio de clases en este dominio, es posible
obtener un ratio de verdaderos positivos cercano al 90% a nivel de inspección nacional.
Descripción:
TRACES is an European Commission system to keep traceability of European imports and
exports of animal products. Imports are exposed to several checks at entry points (Europe)
but, given the high trading volume, only a subset is inspected (based on a human decision)
and only a 2% of checked imports are effectively rejected. The principal goal of this work is to
find an effective and efficient solution to early detect imports that have a high risk of not being
appropriate for import (fraudulent). This work will analyse TRACES system and its generated
data to find a predictive model based on machine learning algorithms to help to decisionmaking. Results of this work show that, even with a highly imbalanced class as we have in this
domain, it is possible to have a ratio of true positives near 90% at country level inspection.
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