Browsing by Subject "Money laundering"

Now showing 1 - 3 of 3
  • Thumbnail Image
    Item
    Análisis de clusterización de clientes alertados por posibles operaciones sospechosas en bancolombia
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Ospina Martínez, Ximena; Mariaca Rueda, Cristian David; Cano Cadavid, Andrés Felipe
    En la Vicepresidencia de Cumplimiento en Bancolombia cada mes se generan alertas de clientes con posibles operaciones sospechosas, identificadas a partir de modelos analíticos detectivos. El crecimiento del negocio y aumento de la cobertura de tipologías ha derivado en un aumento de alertas, saturando la capacidad de análisis del área de Investigación, lo que impide generar una respuesta oportuna para mitigar el riesgo de Lavado de Activos y Financiación del Terrorismo (LAFT). Por el aumento de alertas, se han implementado algunos métodos de agrupación que emplean procedimientos intuitivos y requieren aproximadamente tres días hábiles para su ejecución. Para el área de Investigación es útil este proyecto, ya que se centra en buscar la mejora de los procesos de evaluación impactando dos aspectos relevantes a la hora de identificar riesgos LAFT: capacidad y tiempo oportuno de evaluación de las alertas. El objetivo principal del trabajo es implementar modelos de clusterización a partir de técnicas de aprendizaje de máquina para agrupar a los clientes alertados según características de riesgo LAFT que estos representan para el Banco. Además, se busca identificar las variables más relevantes e influyentes en el riesgo LAFT de un cliente alertado. Se espera obtener un modelo de agrupamiento para clientes con posibles operaciones sospechosas en Bancolombia, tener claras las variables, características y patrones que tienen los clientes alertados por operaciones sospechosas, para ser tenidas en cuenta en los monitoreos del Banco, y de esta forma, aportar a que el indicador de oportunidad en el tiempo de respuesta de las alertas sea optimo.
  • Thumbnail Image
    Item
    Implementación del SAGRILAFT en el sector real colombiano: análisis de responsabilidades y desafíos legales
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Lozano Charria, Ana Sofía; Esquivel García, Claudia Lorena
    En este trabajo se analiza el alcance de las responsabilidades asignadas por la Superintendencia de Sociedades a las empresas del sector real en Colombia, en relación con la implementación del Sistema de Autocontrol y Gestión del Riesgo Integral de Lavado de Activos, Financiación del Terrorismo y Proliferación de Armas de Destrucción Masiva (SAGRILAFT). Para esto, se examina el marco regulatorio vigente y su evolución en el control y prevención de los delitos LAFT. Por otro lado, se identifican los desafíos legales enfrentados por las empresas obligadas en la adopción del SAGRILAFT, de conformidad con los requisitos dispuestos por la Superintendencia de Sociedades y la ley. Por último, se efectúa un análisis comparativo de los manuales para el SAGRILAFT de Ecopetrol S.A y Odinsa Vías S.A.S para evaluar su adecuación a las exigencias legales. Como resultado, se concluye que se ha depositado una cantidad excesiva de responsabilidad sobre las empresas del sector real, lo cual, por el momento, obstaculiza el avance de sus procesos internos y limita la implementación efectiva de los sistemas de prevención y gestión de riesgos.
  • Thumbnail Image
    Item
    Modelo de scoring para la detección del lavado de activos
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Camargo Martínez, Óscar Javier; García Arboleda, Isabel Cristina
    El lavado de activos es una de las principales fuentes de ingresos de las bandas criminales, que utilizan, entre otras, para financiar los actos terroristas contra la sociedad, aprovecharse de diferentes formas de la población y legalizar dineros que provienen de fuentes ilícitas. En este sentido, las entidades bancarias juegan un papel muy importante para impedir que estos dineros entren al mercado legal; para esto, se han apoyado de diversas metodologías entre las que resalta el método de scoring, en el que se busca asignar una puntuación a cada cliente, con base en sus características, que permita ordenar el riesgo de estar frente a una operación sospechosa. Por consiguiente, este trabajo logró crear un modelo de scoring para la detección del lavado de activos que ayuda a detectar potenciales clientes y poder identificar prontamente operaciones de alerta en el sistema financiero. Se logró no solo generar dicho modelo, sino también definir las variables que tienen un desempeño aceptable dentro del mismo, sus respectivos pesos y los puntos de corte para la segmentación de los clientes. Finalmente, se espera que el modelo sea aplicado dentro de la entidad bancaria en la que desarrolla sus funciones el autor y que sirva como insumo para las investigaciones futuras; también, respecto a los posibles registros de operación sospechosa, se espera que el score funcione para desestimar en la menor medida posible.