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...
- Autores:
-
Restrepo Olarte, Santiago
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
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- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/47278
- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Análisis de datos
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Optimización
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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. |
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Alvarado Rodríguez, J. P., Garzón Acosta, Y. A., & Rodríguez Sánchez, J. J. (2018). Direccionamiento para la implementación del sistema SARLAFT en la Cooperativa Graficoop (Trabajo de grado, Universidad Cooperativa de Colombia). Repositorio Institucional Universidad Cooperativa de Colombia. https://repository.ucc.edu.co/entities/publication/b30c76a7-f51f-411e-94a2-a15d02a16bdf Amaya Molina, M. (2017). Segmentación de clientes y definición de alertas para la prevención de riesgos de lavado de activos y financiación del terrorismo (SARLAFT): un estudio económico aplicado a entidad financiera colombiana en 2017 (Trabajo de grado, Universidad EAFIT). Repositorio Institucional Universidad EAFIT. https://repository.eafit.edu.co/server/api/core/bitstreams/b826b455-7c60-4a05-b39a- 73a326380cf0/content Blanco Muñoz, J. A. (2020). Monitoreo de datos binomiales con límites de control dinámicos cuando el tamaño de muestra varía en el tiempo (Trabajo de grado, Universidad de Córdoba). 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Correa Puerta, Claudia SofíaRestrepo Olarte, Santiago2025-09-02T16:00:53Z2025Restrepo Olarte, S. (2025). Optimización del sistema de monitoreo SARLAFT en Protección S.A. [Informe de práctica]. Universidad de Antioquia, Medellín, Colombia.https://hdl.handle.net/10495/47278El 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.This project focuses on generating an optimization within the Proteccion’s Anti-Money Laundering and Counter Terrorism Financing Risk Management System (SARLAFT) that allows reducing the rate of alerts called false positives and identifying the most critical alerts to improve the management of the alerts generated by the system. All this, through the redefinition of the transactional limits used by the system, the implementation of an alert prioritization system and the construction of a centralization and information query board in Power BI. For its development, fundamental use is made of historical transactional data and analytical tools such as Power BI, Knime and SQL that allow exploring and building different data products necessary for the implementation. Likewise, statistical methodologies such as percentiles and quartiles are used to support the choice of different implementations. As a result, a reduction in the rate of false positives generated by the system and an increase in efficiency within the alert management process was obtained through the alert prioritization system and the construction of the dashboard, which allowed full compliance with the objectives proposed in the project.PregradoIngeniero Industrial64 páginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaIngeniería IndustrialFacultad de IngenieríaCampus Medellín - Ciudad Universitariahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Optimización del sistema de monitoreo SARLAFT en Protección S.A : Reducción de falsos positivos, priorización de alertas y centralización en Power BI. Semestre de industriaTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTexthttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/draftAlvarado Rodríguez, J. P., Garzón Acosta, Y. A., & Rodríguez Sánchez, J. J. (2018). Direccionamiento para la implementación del sistema SARLAFT en la Cooperativa Graficoop (Trabajo de grado, Universidad Cooperativa de Colombia). Repositorio Institucional Universidad Cooperativa de Colombia. https://repository.ucc.edu.co/entities/publication/b30c76a7-f51f-411e-94a2-a15d02a16bdfAmaya Molina, M. (2017). Segmentación de clientes y definición de alertas para la prevención de riesgos de lavado de activos y financiación del terrorismo (SARLAFT): un estudio económico aplicado a entidad financiera colombiana en 2017 (Trabajo de grado, Universidad EAFIT). Repositorio Institucional Universidad EAFIT. https://repository.eafit.edu.co/server/api/core/bitstreams/b826b455-7c60-4a05-b39a- 73a326380cf0/contentBlanco Muñoz, J. A. (2020). Monitoreo de datos binomiales con límites de control dinámicos cuando el tamaño de muestra varía en el tiempo (Trabajo de grado, Universidad de Córdoba). Repositorio Institucional Unicordoba. https://repositorio.unicordoba.edu.co/server/api/core/bitstreams/03017cd6-7eba-45d4- a1ff-147b543b004b/contentCano, R. C., Vásquez, V. E., Ríos, V. R., & Verbel, M. R. R. (2020). Implementación de una metodología mediante la estructuración de indicadores para la medición de riesgo en Sarlaft. Revista de la Red Interna de Semilleros de Investigación, 13(26), 33-52. https://revistas.udem.edu.co/index.php/fragua/issue/download/243/56#page=33Cardona Chica, G. S. (2020). 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Antioquiaaplicacionbibliotecadigitalbiblioteca@udea.edu.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