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

Los gobiernos del siglo XXI tienen el reto de fortalecer su estructura y controles sobre los crímenes financieros de los cuales pueden ser objeto -- El lavado de activos y la financiación del terrorismo son los crímenes que se cometen con más frecuencia alrededor de todo el mundo -- Este tipo de actividades vulnera el equilibrio económico de una manera sigilosa y a su vez constituyen un riesgo a la hora de hablar de relaciones comerciales internacionales -- Los avances informáticos en campos como la minería de datos y la estadística, han creado un panorama completamente nuevo para los gobiernos que pretenden generar controles para prevenir y detectar este tipo de actividades -- Estos controles son exigidos a las diferentes entidades privadas que operan en el país, según el riesgo que represente para el sector de la economía al que pertenecen -- El presente escrito desarrolla una propuesta metodológica conformada por la ejecución de técnicas de minería de datos y el análisis económico sectorial, para dar una posible respuesta al control diseñado por el regulador colombiano de las entidades del sector financiero

• Autores: Amaya Molina, Mateo
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad EAFIT
• Repositorio: Repositorio EAFIT
• OAI Identifier: oai:repository.eafit.edu.co:10784/12351
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10784/12351
• Palabra clave: Modelos predictivos; Árboles de decisión; Sistema de Administración de Riesgos de Lavado de Activos y Financiación del Terrorismo (SARLAFT); Segmentación de clientes; LAVADO DE DINERO; DELITOS ECONÓMICOS; ANÁLISIS CLÚSTER; MINERÍA DE DATOS; Money laundering; Commercial crimes; Cluster analysis; Data mining
• License: Acceso abierto