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 más influyentes de los estados financieros en los clientes con Reportes de Operaciones Sospechosas (ROS) y los clientes no reportados, con el fin de generar alertas que permitieran llevar a cabo un monitoreo a los clientes con posibles operaciones sospechosas. Se investigaron técnicas de análisis multivariado como ACP, t-SNE y UMAP usando machine learning para hacer la clasificación de los clientes de interés según los estados financieros, y para identificar las características, variables o atributos más influyentes se empleó la prueba no paramétrica U de Mann-Whitney.

• 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)