Segmentación de clientes en un fondo de empleados para identificar los riesgos de lavado de activos y financiación del terrorismo

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dc.contributor.advisorRomero Ospina, Manuel Francisco
dc.contributor.authorCastro Betancur, Nina Yohana
dc.contributor.authorCastro Betancur, Mónica Julieth
dc.date.accessioned2021-04-20T01:19:09Z
dc.date.available2021-04-20T01:19:09Z
dc.date.created2020
dc.descriptionEn 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)spa
dc.description.abstractAt present, the financial superintendence of Colombia complies with the provisions of the national government by regulating financial entities with the regulations on the risk management system of money laundering and financing of terrorism, however, as it was only applied in the financial sector, there is no efficient way to identify those same warning signs of money laundering and financing of terrorism in the organizations of solidarity economy, remembering that these are constituted to carry out activities that are characterized by cooperation, mutual help, solidarity and self-management of its members, for this reason this paper develops a methodological proposal consisting of a descriptive analysis that allows identifying the quality of the information of the members in a period of time between January and July 2020, followed by the analysis of main components to observe the correlation that exists between the variables, then the review and analysis of the number of groups with the NbClust function that contains 30 indexes that determine the optimal number of cluster and proposes to use the best scheme of grouping; From this result the k means algorithm is applied with the number of identified groups, with this the segmentation of data and identification of similar characteristics in the groups of associates is achieved.spa
dc.description.sponsorshipFundación Universitaria Los Libertadoresspa
dc.formatPDFspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11371/3578
dc.language.isospaspa
dc.publisherFundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.spa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.lembAnálisis de series de tiempospa
dc.subject.lembEstadística matemáticaspa
dc.subject.lembPronostico de la economíaspa
dc.subject.lembIndicadores económicosspa
dc.subject.proposalOrganizaciones de economía solidariaspa
dc.subject.proposalLavado de activosspa
dc.subject.proposalFinanciación del terrorismospa
dc.subject.proposalAnálisis de componentes principalesspa
dc.subject.proposalEstadística aplicadaspa
dc.titleSegmentación de clientes en un fondo de empleados para identificar los riesgos de lavado de activos y financiación del terrorismospa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
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