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 act...

Full description

Autores:
Amaya Molina, Mateo
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad EAFIT
Repositorio:
Repositorio EAFIT
Idioma:
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
Rights
License
Acceso abierto
id REPOEAFIT2_7bc117e60461dde55cc1de8963daeb06
oai_identifier_str oai:repository.eafit.edu.co:10784/12351
network_acronym_str REPOEAFIT2
network_name_str Repositorio EAFIT
repository_id_str
spelling Chaparro Cardona, Juan CamiloAmaya Molina, MateoEconomistamateo.amaya11@gmail.comMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degrees2018-06-12T21:46:38Z20172018-06-12T21:46:38Zhttp://hdl.handle.net/10784/12351Los 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 financieroThe XXI century governments get the challenge to fortress their internal structure and controls against financial crimes of which they can be object -- The money laundering and the terrorism financing are the most frequently committed financial crimes around the world -- This type of activities is threatening the economic equilibrium in silence way turn and it´s representing a risk while talking about international trade relationships too -- The informatics advances in the field of data mining and statistics created a new complete landscape for those governments that try to get preventing controls and to identify that kind of activities -- These controls are required to those type of private organizations operating in the country in depending of the precise risk to each economic sector they belong -- This research develops an innovative method composed by the combination of techniques of data mining applying and the economics sector analysis looking for a possible answer to the financial sector entities controlling designed by SARLAFT in the Colombian governmentUniversidad EAFITEconomíaEscuela de Economía y Finanzas. Departamento de Economía.Modelos predictivosÁrboles de decisiónSistema de Administración de Riesgos de Lavado de Activos y Financiación del Terrorismo (SARLAFT)Segmentación de clientesLAVADO DE DINERODELITOS ECONÓMICOSANÁLISIS CLÚSTERMINERÍA DE DATOSMoney launderingCommercial crimesCluster analysisData miningSegmentación 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 2017bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de gradoacceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fAcceso abiertohttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82556https://repository.eafit.edu.co/bitstreams/2f1761f5-0f51-4ab5-aeee-014510afef02/download76025f86b095439b7ac65b367055d40cMD51ORIGINALMateo_AmayaMolina_2017.pdfMateo_AmayaMolina_2017.pdfTexto Completoapplication/pdf1119715https://repository.eafit.edu.co/bitstreams/b826b455-7c60-4a05-b39a-73a326380cf0/download2f9746d6592b2dae3f417d8ca7fd4810MD5210784/12351oai:repository.eafit.edu.co:10784/123512018-06-12 16:46:38.78open.accesshttps://repository.eafit.edu.coRepositorio Institucional Universidad EAFITrepositorio@eafit.edu.co
dc.title.spa.fl_str_mv 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
title 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
spellingShingle 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
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
title_short 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
title_full 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
title_fullStr 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
title_full_unstemmed 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
title_sort 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
dc.creator.fl_str_mv Amaya Molina, Mateo
dc.contributor.advisor.spa.fl_str_mv Chaparro Cardona, Juan Camilo
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Amaya Molina, Mateo
dc.subject.spa.fl_str_mv Modelos predictivos
Árboles de decisión
Sistema de Administración de Riesgos de Lavado de Activos y Financiación del Terrorismo (SARLAFT)
Segmentación de clientes
topic 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
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv LAVADO DE DINERO
DELITOS ECONÓMICOS
ANÁLISIS CLÚSTER
MINERÍA DE DATOS
dc.subject.keyword.spa.fl_str_mv Money laundering
Commercial crimes
Cluster analysis
Data mining
description 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
publishDate 2017
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2017
dc.date.available.none.fl_str_mv 2018-06-12T21:46:38Z
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2018-06-12T21:46:38Z
dc.type.eng.fl_str_mv bachelorThesis
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.local.spa.fl_str_mv Trabajo de grado
dc.type.hasVersion.eng.fl_str_mv acceptedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10784/12351
url http://hdl.handle.net/10784/12351
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.local.spa.fl_str_mv Acceso abierto
rights_invalid_str_mv Acceso abierto
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.coverage.spatial.eng.fl_str_mv Medellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degrees
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad EAFIT
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv Economía
dc.publisher.department.spa.fl_str_mv Escuela de Economía y Finanzas. Departamento de Economía.
institution Universidad EAFIT
bitstream.url.fl_str_mv https://repository.eafit.edu.co/bitstreams/2f1761f5-0f51-4ab5-aeee-014510afef02/download
https://repository.eafit.edu.co/bitstreams/b826b455-7c60-4a05-b39a-73a326380cf0/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 76025f86b095439b7ac65b367055d40c
2f9746d6592b2dae3f417d8ca7fd4810
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad EAFIT
repository.mail.fl_str_mv repositorio@eafit.edu.co
_version_ 1814110555058733056