Implementación de un modelo analítico para la identificación de comportamientos inusuales en los pagos anticipados de una entidad de arrendamiento financiero

Abstract

54 páginasLas 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.PregradoIngeniero(a) de Sistemas y Computació