Browsing by Subject "Principal component analysis"
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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 FelipeEn 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.Item Aplicación de técnicas de reducción de dimensionalidad para determinar un score de conexión integral en asociados de la Cooperativa Coomeva(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Sánchez Ortiz, Daniel Arturo; Silva Guamanga, Sergio Andrés; Niño Camargo, Juliana Valentina; Joaqui Barandica, OrlandoEste trabajo de grado aborda la problemática del crecimiento estancado de la población de asociados de la cooperativa Coomeva, enfocándose en la fidelización y profundización de la relación con los miembros actuales. Para ello, se propone el desarrollo de un score integral de conexión que evalúe la relación de los asociados con las distintas dimensiones de la cooperativa, permitiendo identificar áreas de mejora y diseñar estrategias efectivas para fortalecer su vínculo con Coomeva. El objetivo general es construir un score basado en el nivel de conexión de cada asociado con la cooperativa y sus productos y servicios, utilizando técnicas de análisis de datos y reducción de dimensionalidad para extraer componentes representativos que expliquen la variabilidad en la conexión de los asociados. Entre los objetivos específicos se encuentran el análisis descriptivo de los datos, la aplicación de técnicas de reducción de dimensionalidad, el cálculo del score integral para cada asociado y la generación de visualizaciones que faciliten su interpretación. Como resultado, se obtiene una calificación individualizada que permite identificar grupos de asociados con fortalezas y debilidades en su conexión con la cooperativa, facilitando la implementación de estrategias diferenciadas para fortalecer su permanencia. Esto tiene aplicaciones directas en la optimización de políticas de retención, personalización de beneficios y desarrollo de programas de fidelización, contribuyendo al crecimiento sostenible de la base social de Coomeva.Item Construcción y cálculo de un índice sobre el uso del sistema financiero en Colombia: año 2018-2020(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2021) Urazán Jiménez, Isaías; Restrepo Molina, Melissa; Girón Cruz, Luis EduardoEste trabajo de investigación pretende construir un índice del uso del sistema financiero en Colombia como alternativa al indicador de uso de Banca de Oportunidades. La metodología utilizada es el análisis de componentes principales. Los datos que se usaron se recolectaron a través de revisión documentada de las diferentes entidades financieras formales como Banca de Oportunidades (BdO), el DANE y la Superintendencia Financiera de Colombia, empleando así nueve indicadores correlacionados entre sí, calculados para cada departamento trimestralmente. Los resultados muestran que existen diferencias en la dinámica del uso de los servicios financieros cuando se confronta el nuevo índice contra el indicador de BdO, principalmente en el año 2020.Item Reconocimiento de expresiones faciales y empatía en hombres privados de la libertad(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Amaya Gómez, Catalina; Cabrera Albornoz, Valentina; Patiño Gil, Juan Camilo; Cuervo Cuesta, María TeresaEste estudio aborda la escasez de investigaciones sobre la relación entre el reconocimiento de expresiones faciales y la empatía en una muestra de hombres privados de la libertad (HPL) en un establecimiento carcelario y penitenciario de Jamundí. El objetivo principal es evaluar el reconocimiento de expresiones faciales y la empatía en esta población. Para ello, se evaluó una muestra de 103 HPL mediante un enfoque cuantitativo y un diseño transversal, utilizando instrumentos de medición de reconocimiento de expresiones faciales (Mini-cognición social y evaluación emocional) y empatía (Empathy for pain task). Los análisis estadísticos realizados, como Spearman y Análisis de Componentes Principales (ACP), revelaron correlaciones positivas entre el reconocimiento de emociones negativas y la empatía cognitiva, así como correlaciones negativas entre la preocupación empática y la empatía afectiva con el reconocimiento de emociones positivas. Además, el ACP mostró la presencia de cuatro componentes principales que agrupan diferentes subvariables de los constructos estudiados. En conclusión, se encontraron correlaciones débiles entre el reconocimiento de expresiones faciales y la empatía, distribuidas según la valencia de las emociones identificadas y las situaciones contextuales observadas.Item Sistema de reconocimiento facial en tiempo real orientado al control de acceso empresarial(Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Olier Olier, Jesús Rafael; Barrios Rodríguez, Andrés David; Forero Vargas, Manuel GuillermoEl documento aborda el desarrollo e implementación de un sistema de reconocimiento facial basado en inteligencia artificial, diseñado para optimizar el control de acceso en un entorno minero caracterizado por condiciones adversas. Este proyecto, implementado en un entorno minero, representa una solución tecnológica que combina modelos avanzados de aprendizaje profundo y estadístico con estrategias eficientes de procesamiento de datos, adaptadas específicamente al contexto industrial. En primera instancia, se definieron los requisitos del sistema considerando la infraestructura tecnológica disponible, incluyendo cámaras de vigilancia de alta resolución y servidores con capacidades de GPU. A partir de este análisis, se establecieron métricas de rendimiento, tales como precisión, tasa de error y tiempo de respuesta, garantizando un marco evaluativo sólido. El proyecto evaluó cuatro modelos principales: Red Siamesa, FisherFaceRecognizer, LBPH Face Recognizer y Eigen Face Recognizer. Cada uno de ellos fue configurado, entrenado y probado bajo las mismas condiciones para asegurar una comparación justa, revelando que la Red Siamesa ofreció el mejor desempeño en términos de precisión (95.4%), mientras que los modelos estadísticos destacaron en tiempos de respuesta. Además, se implementaron técnicas fundamentales de procesamiento de imágenes, como la conversión a escala de grises, escalado uniforme y normalización, para mejorar la calidad de los datos de entrada. El uso de aceleración por GPU permitió reducir los tiempos de entrenamiento y predicción, optimizando la eficiencia general del sistema. Asimismo, se desarrollaron estrategias para mitigar errores críticos, como los falsos positivos y negativos, mediante ajustes de umbrales, aumentación de datos y optimización del preprocesamiento. Los resultados obtenidos demuestran que el sistema propuesto no solo cumplió con los objetivos específicos planteados, sino que también establece un precedente para la implementación de tecnologías de inteligencia artificial en entornos industriales. La integración de algoritmos robustos, procesamiento eficiente y gestión de errores asegura un sistema confiable y adaptable a condiciones cambiantes, contribuyendo significativamente a la seguridad y eficiencia operativa de la empresa minera.