Optimización del sistema de monitoreo SARLAFT en Protección S.A : Reducción de falsos positivos, priorización de alertas y centralización en Power BI. Semestre de industria

El presente proyecto se enfoca en generar una optimización dentro del Sistema de Administración de Riesgo de Lavado de Activos y Financiación del Terrorismo (SARLAFT) de Protección S.A que permita reducir la tasa de alertas denominadas falsos positivos e identificar las alertas más críticas que perm...

Full description

Autores:
Restrepo Olarte, Santiago
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/47278
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10495/47278
Palabra clave:
Análisis de datos
Data analysis
Optimización
Optimization
Prevención delito
Crime prevention
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2214
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept6659
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Description
Summary:El presente proyecto se enfoca en generar una optimización dentro del Sistema de Administración de Riesgo de Lavado de Activos y Financiación del Terrorismo (SARLAFT) de Protección S.A que permita reducir la tasa de alertas denominadas falsos positivos e identificar las alertas más críticas que permita mejorar la gestión de las alertas generadas por el sistema. Todo esto, a través de la redefinición de los límites transaccionales utilizados por el sistema, la implementación de un sistema de priorización de alertas y la construcción de un tablero de centralización y consulta de información en Power BI. Para su desarrollo, se hace uso fundamental de datos transaccionales históricos y herramientas analíticas como Power BI, Knime y SQL que permiten explorar y construir diferentes productos de datos necesarios para la implementación. Se hace uso de metodologías estadísticas como los percentiles y cuartiles para fundamentar la elección de diferentes implementaciones. Como resultado, se obtuvo una reducción en la tasa de falsos positivos generados por el sistema y un aumento en la eficiencia dentro del proceso de gestión de alertas a través del sistema de priorización de alertas y la construcción del tablero, lo que permitió dar cumplimiento total a los objetivos propuestos en el proyecto.