Modelos de aprendizaje automático aplicados a la detección de transacciones sospechosas de lavado de activos en entidades financieras: Una revisión sistemática de la literatura
El lavado de activos es uno de los delitos que viene afectando a la economía del país. Grandes cantidades de dinero se lavan todos los años. Según Daniel Linares, intendente de Análisis Operativo de la UIF estimó que entre junio de 2016 y mayo de 2017 el monto investigado aumentó en 125%. Por esta r...
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| Autores principales: | , |
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| Otros Autores: | |
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| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Peruana Unión
2019
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
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| description | El lavado de activos es uno de los delitos que viene afectando a la economía del país. Grandes cantidades de dinero se lavan todos los años. Según Daniel Linares, intendente de Análisis Operativo de la UIF estimó que entre junio de 2016 y mayo de 2017 el monto investigado aumentó en 125%. Por esta razón, este estudio tiene como objetivo identificar modelos de aprendizaje automático propuestos, diseñados o implementados para el apoyo en la detección de transacciones sospechosas de lavado de activos en entidades financieras. Para lograr identificar los modelos de aprendizaje automático se realizó una revisión sistemática de la literatura de las investigaciones publicadas en las diferentes librerías digitales indexadas. De un total de 485 artículos revisados, se identificaron 20 artículos que hacen referencia a los modelos de aprendizaje automático. Cabe destacar que los modelos de aprendizaje automático son comúnmente utilizados para apoyar en la detección de transacciones sospechosas de lavado de activos por su adecuación al entorno cambiante, siendo esto una de sus ventajas sobre los sistemas tradicionales de monitorización. Actualmente existen diversidad de métodos, algoritmos y técnicas de aprendizaje automático aplicados para lograr este fin, siendo los algoritmos de agrupación los que mayormente se utilizan según los estudios seleccionados. |
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| spelling | Modelos de aprendizaje automático aplicados a la detección de transacciones sospechosas de lavado de activos en entidades financieras: Una revisión sistemática de la literatura Galeano Villar, Amador Junior Vargas Cisneros, Zannier Noe De la Cruz Gutierrez, Keyla Dervith Mamani Apaza, Guillermo Modelos de aprendizaje automático Algoritmos de aprendizaje Transacciones sospechosas Lavado de activos El lavado de activos es uno de los delitos que viene afectando a la economía del país. Grandes cantidades de dinero se lavan todos los años. Según Daniel Linares, intendente de Análisis Operativo de la UIF estimó que entre junio de 2016 y mayo de 2017 el monto investigado aumentó en 125%. Por esta razón, este estudio tiene como objetivo identificar modelos de aprendizaje automático propuestos, diseñados o implementados para el apoyo en la detección de transacciones sospechosas de lavado de activos en entidades financieras. Para lograr identificar los modelos de aprendizaje automático se realizó una revisión sistemática de la literatura de las investigaciones publicadas en las diferentes librerías digitales indexadas. De un total de 485 artículos revisados, se identificaron 20 artículos que hacen referencia a los modelos de aprendizaje automático. Cabe destacar que los modelos de aprendizaje automático son comúnmente utilizados para apoyar en la detección de transacciones sospechosas de lavado de activos por su adecuación al entorno cambiante, siendo esto una de sus ventajas sobre los sistemas tradicionales de monitorización. Actualmente existen diversidad de métodos, algoritmos y técnicas de aprendizaje automático aplicados para lograr este fin, siendo los algoritmos de agrupación los que mayormente se utilizan según los estudios seleccionados. Trabajo de investigación 2019-12-02 2019-12-05T22:35:31Z 2019-12-05T22:35:31Z info:eu-repo/semantics/bachelorThesis https://hdl.handle.net/20.500.12840/2519 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/ application/pdf Universidad Peruana Unión PE Universidad Peruana Unión Repositorio Institucional - UPEU oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/2519 2026-11-10T17:45:09Z |
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