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Title: Implementación de un modelo analítico para la identificación de comportamientos inusuales en los pagos anticipados de una entidad de arrendamiento financiero
Authors: Hernández Martínez, Felipe
Adviser: Cano Cadavid, Andrés Felipe
Keywords : Lavado de activos
Arrendamiento financiero
Valores atípicos
Modelo computacional
Monitorear
Money laundering
Leasing
Outliers
Computational model
Monitoring
Issue Date: 2019
Publisher: Universidad EIA
Abstract: Las entidades financieras en Colombia deben contar, por regulaciones legales, con un Sistema de Administración del Riesgo de Lavado de Activos y Financiación del Terrorismo (SARLAFT); dentro de los elementos que contiene dicho sistema se encuentra el monitoreo de las operaciones transaccionales de los clientes de la entidad para identificar y reportar operaciones de lavado de activos y financiación del terrorismo. Actualmente, una entidad financiera colombiana que ofrece servicios de arrendamiento financiero (leasing) tiene la necesidad de monitorear las operaciones a las obligaciones financieras de sus clientes con el fin de identificar comportamientos inusuales y a partir de ellos posibles alertas de Lavado de Activos o Financiación del Terrorismo. En este trabajo se presenta una solución a dicha necesidad por medio de la implementación de un modelo computacional, enmarcado en la metodología de desarrollo de proyectos de minería de datos, CRISP-DM y utilizando técnicas estadísticas, analíticas y conceptos de inteligencia de negocios. Con este monitoreo se identifican operaciones inusuales para los clientes que realizaron prepagos parciales o totales sobre sus obligaciones de Leasing Financiero o Arrendamiento Operativo, que pudiesen considerarse como valores atípicos dentro del segmento interno del cliente en la entidad, y generan alertas, para su posterior evaluación por modelos prescriptivos y expertos del negocio para determinar si son una posible fuente de Lavado de Activos.
Abstract (English): Financial entities in Colombia must have, by legal regulations, a Risk Management System for Money Laundering and Terrorist Financing (in Spanish: SARLAFT); the transactional monitoring of the entity's clients is contained within the elements of this management system to identify and report money laundering and terrorist financing operations. Currently, a Colombian financial institution which offers leasing services has the need to monitor the transactions of its customers in order to identify unusual behaviors and from them possible alerts of Money Laundering or Terrorism Financing. This paper presents a solution to this need through the implementation of a computational model, framed in the methodology for the development of data mining projects, CRISP-DM, and by using statistical techniques, analytics and business intelligence concepts. With this monitoring, unusual operations are identified for customers who made partial or total prepayments on their Financial Leasing or Operating Lease obligations, which could be considered as outliers within the client's internal segment in the entity and alerts are generated for further evaluation by prescriptive models and business experts to determine if they are a possible source of Money Laundering.
Description: 54 páginas
URI: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/2374
Citation: Hernández Martínez, F. (2019). Implementación de un modelo analítico para la identificación de comportamientos inusuales en los pagos anticipados de una entidad de arrendamiento financiero (Trabajo de grado). Recuperado de: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/2374
Location: INFO0074
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