Análisis de clasificación para identificar características relevantes en la detección de operaciones sospechosas en Bancolombia

RESUMEN: Grupo Bancolombia participa activamente en la lucha contra el Lavado de Activos y Financiación de terrorismo (LAFT), por este motivo, desde la gerencia de pymes y empresas que hace parte de la vicepresidencia de Cumplimiento, se deseaban conocer las variables, atributos o características má...

Full description

Autores:

Mariaca Rueda, Cristian David

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2022

Institución:

Universidad de Antioquia

Repositorio:

Repositorio UdeA

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/27344

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/10495/27344

Palabra clave:

Multivariate analysis
Financial statements
Machine learning
U-statistics
Principal components analysis
Money laundering - Prevention
Terrorism - Finance - Prevention
Análisis multivariante
Estados financieros
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Análisis por componentes principales
Reporte de Operaciones Sospechosas (ROS)
t-SNE
Aproximación y Proyección de Colector Uniforme (UMAP)
http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85088390
http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85048313
http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85079324
http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh94001626
http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85106729
http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2010102291
http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2010116131

Rights

openAccess

License

Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia (CC BY-NC-SA 2.5 CO)