Desarrollar un modelo innovador para la detección de fraudes financieros en transacciones bancarias mediante la integración de técnicas avanzadas de inteligencia artificial y tecnología blockchain, optimizando la precisión, transparencia y confiabilidad en la identificación de actividades sospechosas.

Diseñar un sistema basado en algoritmos de aprendizaje automático para la identificación y clasificación de anomalías en transacciones bancarias, utilizando datos históricos y patrones de comportamiento para mejorar la detección de posibles fraudes.

Implementar una arquitectura descentralizada basada en blockchain que garantice la inmutabilidad, trazabilidad y transparencia de las transacciones financieras, facilitando su validación y monitoreo en tiempo real.

Realizar un análisis comparativo entre enfoques supervisados de aprendizaje automático, técnicas de Deep Learning y soluciones basadas en redes blockchain para evaluar su efectividad en la detección de fraudes financieros, con un enfoque particular en el sector bancario colombiano.