Análisis de transacciones para la identificación de señales de alerta de SARLAFT para el fondo de empleados de Challenger.

FEMCHALLENGER, un fondo de empleados vinculado a Challenger, enfrenta dificultades para desarrollar un sistema de alertas transaccionales que prevenga lavado de activos y financiamiento del terrorismo. Con 1241 asociados y una cartera de crédito de 7.658.860.620,3, la entidad busca aplicar una metod...

Full description

Autores:
Villalba Alvarez, Jesua Juan Pablo
Ordoñez Linares, Juan Pablo
Tipo de recurso:
Investigation report
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad de Ibagué
Repositorio:
Repositorio Universidad de Ibagué
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12313/4054
Palabra clave:
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Challenger - Empleados - Transacciones - Señales de alerta
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With 1241 associates and a credit portfolio of 7,658,860,620.3, the entity aims to apply a technical methodology proposed by MASS CONSULTORES ASOCIADOS S.A.S and students from the University of Ibagué. This approach will enable data analysis, understand transaction behavior, and establish a model for alert signals in monitoring financial and legal risks.1. Introducción. 1 2. Objetivos. 1 2.1 Objetivo General. 1 2.2 Objetivos Específicos. 2 3. Marco de referencia. 2 4. Aspectos metodológicos. 3 5. Presentación y discusión de resultados. 5 5.1 Objetivo A. Verificar que la base de datos cuente con los tipos de variable requeridos por la Circular Básica Jurídica de la Superintendencia de economía solidaria y equipo técnico. 5 5.2 Objetivo B. Determinar la completitud, variabilidad e integridad de la información sobre cada variable que permita identificar oportunidades de mejora en el registro de estas. 6 5.2.1 Organización y depuración de las variables bajo los criterios de completitud, variabilidad e integridad. 6 5.3 Objetivo C. Caracterizar los segmentos y las características de estos que definan los comportamientos transaccionales de la base de clientes. 7 5.3.1 Segmentación de las variables seleccionadas bajo el método Clúster bietapico. 7 5.3.2 Caracterización de cada grupo segmentado. 8 5.3.3 Identificación de posibles alertas o comportamientos inusuales dentro de las transacciones. 10 5.3.4 Análisis de los resultados obtenidos generados por las transacciones realizadas. 13 6. Conclusiones y recomendaciones. 16 7. Referencias 16 8. Anexos. 1717 páginasapplication/pdfVillalba Alvarez, J, J, P. & Ordoñez Linares, J, P. (2024). Análisis de transacciones para la identificación de señales de alerta de SARLAFT para el fondo de empleados de Challenger [Informe Final Ciclo Co-Terminal, Universidad de Ibagué].https://hdl.handle.net/20.500.12313/4054spaUniversidad de IbaguéIbaguéBetzy Daniela Valencia-Jara; Cecilia Ivonne Narváez-Zurita. (2021). La gestión de riesgos financieros y su incidencia en la toma de decisiones.Fernández, J. , B. G. y Z. (2022). Lavado de activos y su efecto en las inversiones del sector empresarial en el Ecuador.IBM DOCUMENTATION. (2021, August 17). Agrupación en clúster de modelos.INFOLAFT. (2012). Las distintas formas de segmentar.Jean, P. L. M. E. P. P. J. V. M. (2004). Segmentación de Mercados: Aspectos Estratégicos y Metodológicos.Quintero, K. J. (2016). La UIAF y el SARLAFT como medios de prevención del lavado de activos en Colombia. . 1–24.Sánchez, C. (2014). EL S.A.R.L.A.F.T UN INSTRUMENTO CONTRA LA CRIMINALIDAD UN ESTUDIO SOBRE LA EFICACIA O LOS ERRORES DEL SISTEMA EN COLOMBIA.Superintendencia de economía solidaria y equipo técnico. (2021, January 27). CIRCULAR BÁSICA JURÍDICA.UNODC (Oficina de las Naciones Unidas contra la Droga y el Delito). (2014). 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