Caracterización de perfiles de clientes en el ROS y el diseño de reglas para actualizar la evaluación de riesgo LAFT

RESUMEN : 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 parámetro...

Full description

Autores:
Saenz Jimenez, Cesar Augusto
Tipo de recurso:
Tesis
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/40420
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10495/40420
Palabra clave:
Consumidores - actitudes
Consumers - attitudes
Estimación de parámetros
Parameter estimation
Administración de riesgos
Riesgo (finanzas)
Risk (finance)
Fraude - prevención
Rights
openAccess
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Fraude - prevención
description RESUMEN : 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.
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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.EspecializaciónEspecialista en Analítica y Ciencia de Datos47 páginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaMedellín, ColombiaFacultad de Ingeniería. Especialización en Analítica y Ciencia de Datoshttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Caracterización de perfiles de clientes en el ROS y el diseño de reglas para actualizar la evaluación de riesgo LAFTTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_46echttp://purl.org/redcol/resource_type/COtherhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/draftConsumidores - actitudesConsumers - attitudesEstimación de parámetrosParameter estimationAdministración de riesgosRiesgo (finanzas)Risk (finance)Fraude - prevenciónhttps://github.com/Cesar012782/Caracterizacion-Perfiles-ClientesPublicationORIGINALSaenzCesar_2024_CaracterizacionPerfilesClientesSaenzCesar_2024_CaracterizacionPerfilesClientesTrabajo de grado de especializaciónapplication/pdf909352https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/f20404a3-9951-4af7-90f8-cb46b5d74a73/download45117418f0561ebf753c5793aae46db1MD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8712https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/3f3144cd-1e8a-4d70-9130-faa636a0719b/downloadfd0548b8694973befb689f3e7a707f1dMD52falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/a9f8fe91-6628-4e9c-a97c-e4b38765b03f/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53falseAnonymousREADTEXTSaenzCesar_2024_CaracterizacionPerfilesClientes.txtSaenzCesar_2024_CaracterizacionPerfilesClientes.txtExtracted texttext/plain68267https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/35f7d667-75fd-492d-b91d-ae1d4a88d376/download4f0289b83f83a695e86fe950aacbcbbdMD54falseAnonymousREADTHUMBNAILSaenzCesar_2024_CaracterizacionPerfilesClientes.jpgSaenzCesar_2024_CaracterizacionPerfilesClientes.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6813https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/6ce11a98-d5d9-48f1-ad01-144be481b520/downloadc58dc9e3e581f250b28f9761b2002e4bMD55falseAnonymousREAD10495/40420oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/404202025-03-27 01:07:53.927http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/open.accesshttps://bibliotecadigital.udea.edu.coRepositorio Institucional de la Universidad de Antioquiaaplicacionbibliotecadigitalbiblioteca@udea.edu.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