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dc.contributor.advisorOrtiz García, Ronald Akerman-
dc.contributor.authorSaenz Jimenez, Cesar Augusto-
dc.date.accessioned2024-07-05T20:32:28Z-
dc.date.available2024-07-05T20:32:28Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10495/40420-
dc.description.abstractRESUMEN : El presente proyecto tiene como objetivo desarrollar una herramienta adicional que identifique patrones de relación entre las características de los clientes con calificación en los Reportes de Operaciones Sospechosas (ROS). Y estos patrones convertirlos en reglas que sirvan como parámetros para evaluar el riesgo (LAFT) (Superintendencia Financiera de Colombia, 2003) , Logrando Así reclasificar aquellos clientes cuya calificación inicial haya estado incorrecta, en cumplimiento de la Circular Externa 027 de la Superintendencia Financiera de Colombia. Este marco regulatorio busca mitigar los riesgos asociados al lavado de activos y financiamiento del terrorismo, un problema que afecta gravemente la integridad del sistema financiero en Colombia (Superintendencia Financiera de Colombia, 2019) . La segmentación de riesgos implica un análisis profundo para dividir elementos en grupos homogéneos y heterogéneos, utilizando distintas variables relacionadas con los clientes, productos y jurisdicciones. Este proceso es para nosotros esencial ya que identifica patrones sospechosos y mejora las estrategias de prevención y detección de las actividades ilícitas. El reto principal radica en manejar grandes volúmenes de datos y variables diversas, asegurando que los modelos de análisis que se apliquen sean precisos y eficientes. Se requiere una metodología robusta que permita comprender y clasificar adecuadamente los datos para cumplir con las exigencias regulatorias y fortalecer las medidas contra el lavado de activos y la financiación del terrorismo.spa
dc.format.extent47 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/draftspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.titleCaracterización de perfiles de clientes en el ROS y el diseño de reglas para actualizar la evaluación de riesgo LAFTspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/otherspa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccespa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
thesis.degree.nameEspecialista en Analítica y Ciencia de Datosspa
thesis.degree.levelEspecializaciónspa
thesis.degree.disciplineFacultad de Ingeniería. Especialización en Analítica y Ciencia de Datosspa
thesis.degree.grantorUniversidad de Antioquiaspa
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.publisher.placeMedellín, Colombiaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ecspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/COtherspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializaciónspa
dc.subject.lembConsumidores - actitudes-
dc.subject.lembConsumers - attitudes-
dc.subject.lembEstimación de parámetros-
dc.subject.lembParameter estimation-
dc.subject.lembAdministración de riesgos-
dc.subject.lembRiesgo (finanzas)-
dc.subject.lembRisk (finance)-
dc.subject.lembFraude - prevención-
dc.relatedidentifier.urlhttps://github.com/Cesar012782/Caracterizacion-Perfiles-Clientesspa
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