Modelo de Segmentación para SARLAFT en R4G

De acuerdo con las observaciones de los diferentes entes de control, la segmentación de los factores de riesgo de Lavado de Activos y Financiación del Terrorismo no contribuye a la correcta categorización de clientes para controlar el riesgo LA/FT, por lo tanto, el presente proyecto empresarial busc...

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Autores:
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad del Rosario
Repositorio:
Repositorio EdocUR - U. Rosario
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
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description De acuerdo con las observaciones de los diferentes entes de control, la segmentación de los factores de riesgo de Lavado de Activos y Financiación del Terrorismo no contribuye a la correcta categorización de clientes para controlar el riesgo LA/FT, por lo tanto, el presente proyecto empresarial busca proporcionar una herramienta de Business Analytics que permita implementar un modelo de segmentación para el área de riesgos de R4G, de acuerdo con los parámetros establecidos en la normatividad vigente, con el propósito de identificar operaciones inusuales y fortalecer el Sistema de Administración de Riesgos de Lavado de Activos y Financiación del Terrorismo.
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Departamento de Estabilidad Financiera, Banco de la República. (2022). Reporte de Estabilidad Financiera: 2022-I (p. 23). Banrep. https://www.banrep.gov.co/sites/default/files/publicaciones/archivos/presentacion-estabilidad-financiera-primer-semestre-2022.pdf
Hastie,Trevor, Tibshirani, Robert, & Friedman, Jerome. (2001). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction [Elementos de aprendizaje estadístico, minería de datos, inferencia y predicción]. New York : Springer. http://archive.org/details/elementsofstatis0000hast
Haya, P. (2023). Esquema del ciclo CRISP-DM estándar [Esquema]. https://www.iic.uam.es/innovacion/metodologia-crisp-dm-ciencia-de-datos/
IBM. (2021). Guía de CRISP-DM de IBM SPSS Modeler. IBM Corporation. https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/saas?topic=overview-spss-modeler-subscription
Java. (2023). Java. https://www.oracle.com/java/
Kassambara, Alboukadel. (2017). Multivariate Analysis I—Practical Guide To Cluster Analysis in R - Unsupervised Machine Learning. STHDA.
Ministerio de Justicia y del Derecho, UIAF, & Universidad del Rosario. (2016). Evaluacion nacional del riesgo de lavado de activos y financiación del terrorismo—Resumen ejecutivo. UIAF. https://urosario.edu.co/sites/default/files/2022-10/resumen-ejecutivo-informe-final-enr-2016-vfinal.pdf
Python. (2023, mayo 11). Python.org. https://www.python.org/
Superintendencia Financiera de Colombia. (2014). Parte I Instrucciones generales aplicables a las entidades vigiladas, Título IV Deberes y responsabilidades, Capítulo IV Instrucciones relativas a la administración del riesgo de lavado de activos y de la financiación del terrorismo—SARLAFT. En Circular Básica Jurídica, 029/14. https://www.superfinanciera.gov.co/inicio/normativa/normativa-general/circular-basica-juridica-ce---/parte-i-instrucciones-generales-aplicables-a-las-entidades-vigiladas-10083444
Superintendencia Financiera de Colombia. (2023). Guía de Mejores Prácticas para la construcción de modelos de segmentación relacionados con los factores de riesgo de Lavado de Activos y Financiación del Terrorismo. SFC. https://www.superfinanciera.gov.co/descargas/institucional/pubFile1048182/GUIASEGMENTACION.pdf
Universidad de Granada. (2019, junio 17). Práctica 8 Métodos de análisis multivariante: Análisis Clúster. Estadística Universidad de Granada. http://wpd.ugr.es/~bioestad/guia-spss/practica-8/
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As a consequence, the business case herein detailed seeks to provide a Business Analytics tool that facilitates a segmentation model for the Risk Department of R4G, which aligns with the parameters established in the current regulatory framework of the company, and intends to identifying unusual operations and fortify the system for the management of risks associated with money laundering and the financing of terrorism.128application/pdfhttps://doi.org/10.48713/10336_40172 https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/40172spaUniversidad del RosarioEscuela de AdministraciónEscuela de Ingeniería, Ciencia y TecnologíaMaestría en Business AnalyticsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalAbierto (Texto Completo)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2D’Alessio Torres, Vincenzo Jesús. (2021, abril 14). Regla de Sturges: Concepto, explicación, aplicaciones, ejemplos. Lifeder. https://www.lifeder.com/regla-sturges/Departamento de Estabilidad Financiera, Banco de la República. (2022). Reporte de Estabilidad Financiera: 2022-I (p. 23). Banrep. https://www.banrep.gov.co/sites/default/files/publicaciones/archivos/presentacion-estabilidad-financiera-primer-semestre-2022.pdfHastie,Trevor, Tibshirani, Robert, & Friedman, Jerome. (2001). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction [Elementos de aprendizaje estadístico, minería de datos, inferencia y predicción]. New York : Springer. http://archive.org/details/elementsofstatis0000hastHaya, P. (2023). Esquema del ciclo CRISP-DM estándar [Esquema]. https://www.iic.uam.es/innovacion/metodologia-crisp-dm-ciencia-de-datos/IBM. (2021). Guía de CRISP-DM de IBM SPSS Modeler. IBM Corporation. https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/saas?topic=overview-spss-modeler-subscriptionJava. (2023). Java. https://www.oracle.com/java/Kassambara, Alboukadel. (2017). Multivariate Analysis I—Practical Guide To Cluster Analysis in R - Unsupervised Machine Learning. STHDA.Ministerio de Justicia y del Derecho, UIAF, & Universidad del Rosario. (2016). Evaluacion nacional del riesgo de lavado de activos y financiación del terrorismo—Resumen ejecutivo. UIAF. https://urosario.edu.co/sites/default/files/2022-10/resumen-ejecutivo-informe-final-enr-2016-vfinal.pdfPython. (2023, mayo 11). Python.org. https://www.python.org/Superintendencia Financiera de Colombia. (2014). Parte I Instrucciones generales aplicables a las entidades vigiladas, Título IV Deberes y responsabilidades, Capítulo IV Instrucciones relativas a la administración del riesgo de lavado de activos y de la financiación del terrorismo—SARLAFT. En Circular Básica Jurídica, 029/14. https://www.superfinanciera.gov.co/inicio/normativa/normativa-general/circular-basica-juridica-ce---/parte-i-instrucciones-generales-aplicables-a-las-entidades-vigiladas-10083444Superintendencia Financiera de Colombia. (2023). Guía de Mejores Prácticas para la construcción de modelos de segmentación relacionados con los factores de riesgo de Lavado de Activos y Financiación del Terrorismo. SFC. https://www.superfinanciera.gov.co/descargas/institucional/pubFile1048182/GUIASEGMENTACION.pdfUniversidad de Granada. (2019, junio 17). Práctica 8 Métodos de análisis multivariante: Análisis Clúster. Estadística Universidad de Granada. http://wpd.ugr.es/~bioestad/guia-spss/practica-8/instname:Universidad del Rosarioreponame:Repositorio Institucional EdocURSARLAFTSegmentaciónPrevenciónLA/FTSARLAFTSegmentationPreventionAML/LTModelo de Segmentación para SARLAFT en R4GSegmentation Model for SARLAFT in R4GbachelorThesisTrabajo de gradoTrabajo de gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fEscuela de AdministraciónEscuela de Ingeniería, Ciencia y TecnologíaORIGINALModelo- de-Segmentacion-Ramos-Barriga-Natalia-2023.pdfModelo- de-Segmentacion-Ramos-Barriga-Natalia-2023.pdfapplication/pdf3698997https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/ec007c92-2233-470d-be06-1b07459afbbe/download81d8e226fb03bc3a3f0521621cbefc58MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1483https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/2a301fdf-108b-49c7-b20f-64b1b3919c90/downloadb2825df9f458e9d5d96ee8b7cd74fde6MD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8899https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/705182d1-9a73-4555-9f88-a20ed813d896/download3b6ce8e9e36c89875e8cf39962fe8920MD53TEXTModelo- de-Segmentacion-Ramos-Barriga-Natalia-2023.pdf.txtModelo- de-Segmentacion-Ramos-Barriga-Natalia-2023.pdf.txtExtracted texttext/plain101566https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/9bfc3481-9df5-46d4-b450-4cd08288e4ac/downloadf993a6ae1562bcedc961046d5fc067c9MD54THUMBNAILModelo- de-Segmentacion-Ramos-Barriga-Natalia-2023.pdf.jpgModelo- de-Segmentacion-Ramos-Barriga-Natalia-2023.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2199https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/33040431-142b-4b39-9f5f-65f29552faa9/downloadc7442b87aeed6be493128ae9814c8a8bMD5510336/40172oai:repository.urosario.edu.co:10336/401722023-07-18 03:00:43.734http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttps://repository.urosario.edu.coRepositorio institucional EdocURedocur@urosario.edu.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