Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://hdl.handle.net/10495/28604
Título : | Detección de operaciones sospechosas de lavado de activos en entidades financieras, 2022 |
Autor : | Chaverra, Julián Arley |
metadata.dc.contributor.advisor: | Serna Buitrago, Daniela |
metadata.dc.subject.*: | Instituciones financieras Financial institutions Evaluación de riesgos Risk assessment Análisis de riesgos Risk analysis Gestión de riesgos Risk management Evaluación del riesgo de fraude Fraud risk assessment Reducción de riesgos Risk reduction Prevención del riesgo Risk prevention Lavado de activos Financiación del Terrorismo SARLAFT (Sistema de Administración del Riesgo de Lavado de Activos y de la Financiación del Terrorismo) Operaciones sospechosas http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_2902 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_37932 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_37936 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_37934 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_8159df21 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_1374234750419 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_1374234290844 |
Fecha de publicación : | 2022 |
Resumen : | RESUMEN : Esta monografía describe un modelo analítico para el análisis de la transaccionalidad en una entidad financiera y la identificación de las operaciones inusuales que deberán ser evaluadas con mayor profundidad para la determinación de las operaciones sospechosas de lavado de activos; por lo cual, el resultado esperado, es una clasificación de cada una de las transacciones señalando cuáles de ellas se consideran operaciones inusuales y cuáles no. Para obtener el modelo propuesto, primero se hace un análisis exploratorio de los datos EDA, seleccionan las métricas de desempeño con los cuales se evaluarán los modelos y por último se entrenan varios modelos para los cuales se comparan las métricas de desempeño y se selecciona aquel modelo que presente mejor rendimiento respecto a las métricas seleccionadas. El principal obstáculo para el desarrollo de este proyecto fue la disponibilidad de los datos, pues las organizaciones no están dispuestas a compartir la información transaccional de sus clientes por el secreto bancario que aplica a esta información, motivo por el cual se acudió a una base de datos sintética. Adicionalmente, estas bases de datos presentan problemas de desbalance en los datos respecto a la variable objetivo y por ello, las métricas de evaluación seleccionadas son especiales para este tipo de casos, así como las estrategias y/o modelos propuestos. |
metadata.dc.relatedidentifier.url: | github.com/julianchaver/Monografia_Deteccion_Op_Sospechosas.git |
Aparece en las colecciones: | Especializaciones de la Facultad de Ingeniería |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
ChaverraJulian_2022_DetecciónOperacionesLAFT.pdf | Trabajo de grado de especialización | 1.07 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons