Modelo de scoring para la detección del lavado de activos

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dc.contributor.advisorGarcía Arboleda, Isabel Cristina
dc.contributor.authorCamargo Martínez, Óscar Javier
dc.date.accessioned2024-06-08T19:04:40Z
dc.date.available2024-06-08T19:04:40Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractEl 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.
dc.description.abstractengMoney laundering is one of the main sources of income for criminal organizations, which they use, among other things, to finance terrorist acts against society, exploit the population in various ways, and legitimize money derived from illicit sources. In this regard, banking entities play a crucial role in preventing these funds from entering the legal market. To achieve this, they have relied on various methodologies, notably the scoring method, which seeks to assign a score to each client based on their characteristics, enabling the ranking of risks associated with potential suspicious transactions. Consequently, this work successfully developed a scoring model for detecting money laundering, aiding in the identification of potential clients and the timely detection of alert transactions in the financial system. The project not only generated this model but also defined the variables with acceptable performance within it, their respective weights, and the cut-off points for client segmentation. Finally, it is expected that the model will be implemented within the banking institution where the author performs their duties and that it will serve as a resource for future investigations. Additionally, regarding potential records of suspicious operations, the score is expected to minimize the number of cases dismissed without proper consideration.
dc.format.extent52 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/2068
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cb
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectLavado de activos
dc.subjectFinanciación del terrorismo
dc.subjectOrganizaciones delincuenciales
dc.subjectMoney laundering
dc.subjectFinancing of terrorism
dc.subjectCriminal organizations
dc.subjectScoring
dc.subjectMachine learning
dc.thesis.disciplineFacultad de Ingeniería y Ciencias. Maestría en Ciencia de Datos
dc.thesis.grantorPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.thesis.levelMaestría
dc.titleModelo de scoring para la detección del lavado de activosspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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Maestría en Ciencia de Datos