Segmentación de asociados de cooperativa de ahorro y crédito santandereana Coomuldesa Ltda. usando análisis de correspondencias múltiples y análisis clúster

La prevención de Lavado de Activos y Financiación del Terrorismo es una actividad necesaria y un requisito de ley en nuestro país, y entidades como COOMULDESA LTDA. no es ajena a ser utilizada para el blanqueo de capitales. Esta entidad cooperativa vigilada por la Superintendencia de la Economía Solidaria tiene la responsabilidad de implementar un Sistema de Administración de Riesgo del Lavado de Activos y de la Financiación del Terrorismo SARLAFT-. En primer lugar, un sistema de Administración De Riesgo exige realizar un proceso de identificación, la normatividad exige tener en cuenta en este paso los diferentes factores de riesgo asociados a la actividad de intermediación financiera, y utilizar herramientas de reconocido valor estadístico para la respectiva segmentación. Esta investigación se centró en el factor de riesgo Clientes/Asociados, utilizando Análisis De Correspondencias Múltiples y Análisis Clúster, se obtuvo un resultado interesante de tipo exploratorio en el cual se identifican diferentes perfiles de los asociados que podrían exponer en mayor grado a la entidad al riesgo de Lavado de Activos y Financiación del Terrorismo. Otras actividades propias del sistema de administración de riesgo como establecer políticas y alertas de riesgo, son tareas que se pueden facilitase si se cuenta con perfiles de asociados bien definidos como los encontrados en esta investigación

• Autores: Vesga Romero, Laura Helena
• Tipo de recurso: http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad Industrial de Santander
• Repositorio: Repositorio UIS
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/37108
• Acceso en línea: https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/37108; https://noesis.uis.edu.co
• Palabra clave: Segmentación; Asociados; Clúster; Correspondencia Múltiple; Segmentation; Associates; Cluster; Multiple Correspondences.
• License: Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)