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    Herramienta para detectar clientes potencialmente fraudulentos de Bancolombia
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Patiño Munera, Santiago Alexis; Berrio Arenas, Johan Alexis; Pabón Burbano, María Constanza
    En el ámbito bancario, la detección y prevención de fraudes externos es crucial debido a la sofisticación de los métodos empleados por defraudadores. Bancolombia enfrenta el riesgo de fraudes cometidos por clientes, quienes con acceso a servicios y productos que el banco ofrece, pueden realizar actividades ilícitas que impactan económicamente y dañan la reputación de la institución. Los sistemas actuales de monitoreo alertan sobre clientes sospechosos, pero su incapacidad para contextualizar adecuadamente cada cliente resulta en una alta tasa de falsos positivos. El objetivo de este proyecto es desarrollar un modelo de aprendizaje automático para detectar clientes fraudulentos de Bancolombia, integrando datos financieros, transaccionales y demográficos específicos. Con el objetivo de optimizar la asignación de recursos en la investigación de fraudes reales y fortalecer la seguridad financiera de la entidad, se espera obtener los siguientes resultados: una base de datos integrada y equilibrada, un modelo eficiente para la 2 detección de clientes fraudulentos y un informe detallado que evalúe el desempeño del modelo implementado. La implementación exitosa mitigará los riesgos operativos del fraude externo y promoverá la aplicación de la ciencia de datos para fortalecer la seguridad financiera y la confianza pública en Bancolombia. Además, este proyecto podría servir como referencia para otras entidades, mejorando la eficiencia operativa y reduciendo costos asociados con la gestión de alertas de fraude.