The repository administrator has not yet configured an RDF license.
Segmentación de clientes y detección de operaciones inusuales clasificados en grados de riesgo para la prevención de lavado de dinero con datos de una institución financiera en México a 2023
La investigación desarrolla y valida un método cuantitativo utilizando datos de una institución financiera en México, con el objetivo de obtener un mejor conocimiento de los clientes, detectar el posible uso indebido de la institución en delitos relacionados con la integración y dispersión de recursos financieros ilícitos atendiendo las recomendaciones internacionales establecidas por el Grupo de Acción Financiera Internacional (GAFI) y con las disposiciones en México. Se emplean técnicas de minería de datos, así como, instrumentos para recolectar, analizar y utilizar la información sobre las características inherentes y transaccionales de los clientes. Se presenta un análisis estadístico descriptivo y, para lograr una segmentación adecuada, se combinan métodos de clasificación basados en centros móviles y la clasificación jerárquica de Ward, junto con métodos factoriales, lo que permite identificar cambios en patrones de comportamiento de las variables y analizar posibles operaciones inusuales, explicando el grado de riesgo asociado a cada segmento. Los resultados ofrecen una clasificación de riesgo medio y alto, contrastando con el modelo de puntaje actualmente utilizado que clasifica a los clientes como de riesgo bajo. Además, este enfoque facilita el conocimiento del cliente y la sospecha de operaciones inusuales reduciendo el número de alertas falsas. Uno de los aportes que ofrece esta investigación fue incorporar variables cualitativas y cuantitativas para la segmentación adaptada al contexto de México considerando mejores prácticas en Colombia y de GAFI. Los beneficios del método desarrollado son la reducción del tiempo en el análisis y número de personas utilizadas, así como, ser un referente para la banca en México.
Universidad Internacional Iberoamericana México
HTML Summary of #16992 Segmentación de clientes y detección de operaciones inusuales clasificados en grados de riesgo para la prevención de lavado de dinero con datos de una institución financiera en México a 2023
Social Sciences
Ciencias Sociales