Segmentación de clientes en un fondo de empleados para identificar los riesgos de lavado de activos y financiación del terrorismo
xmlui.added.social
Date
2020xmlui.custom.metadata.dc_publisher
Fundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.
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Abstract
En la actualidad la superintendencia financiera de Colombia cumple con las disposiciones del gobierno nacional al regular a las entidades financieras con la normatividad sobre el sistema de administración de riesgo de lavado de activos y financiación del terrorismo, sin embargo como solo se aplicaba en el sector financiero, no existe una manera eficiente de identificar esas mismas señales de alerta de lavado de activos y financiación del terrorismo en las organizaciones de economía solidaria, recordando que estas se constituyen para realizar actividades que se caracterizan por la cooperación, ayuda mutua, solidaria y autogestión de sus asociados, por esta razón este escrito desarrolla una propuesta metodológica conformada por un análisis descriptivo que permite identificar la calidad de la información de los asociados en un periodo de tiempo comprendido entre enero y julio de 2020, seguido a esto el análisis de componentes principales para observar la correlación que existe entre las variables, luego la revisión y el análisis del número grupos con la función NbClust que contiene 30 índices que determinan el número óptimo de clúster y propone usar el mejor esquema de agrupación; a partir de este resultado se aplica el algoritmo k means con el número de grupos identificados, con esto se logra la segmentación de datos e identificación de características similares en los grupos de asociados. (apartes del texto)