Modelo de Segmentación de Riesgo de Lavado de Activos aplicado a personas naturales en una microfinanciera según regulación de la SBS, 2024

• Autores: Martinez Preciado, Cristhian Jaime, Arbulu Anicama, Jose Martin, Arotinco Gomez, William Michael, Belloda Saavedra, Carlos Enrique, Jorge Salazar, Angel
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/685991
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/685991
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelo de segmentación; Lavado de activos; Microfinanciera; Segmentation model; Money laundering; Microfinance institution; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

El presente trabajo de investigación tiene como objetivo desarrollar un modelo de segmentación de Riesgo de Lavado de activos aplicado a personas naturales en una microfinanciera, según regulación de la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (Resolución S.B.S. 2660-2015, 2015). El lavado de activos constituye un desafío crítico para las entidades financieras, ya que tiene repercusiones significativas en la estabilidad económica, afecta la productividad interna de las organizaciones y genera costos elevados al deterioro de la imagen institucional por la exposición a fraudes (LP Pasión por el Derecho, 2021). El estudio se enfocará en la recopilación y análisis de datos históricos de los clientes, incluyendo información demográfica, datos financieros y otros factores relevantes. Para ello, se aplicarán técnicas de minería de datos y aprendizaje automático, con el objetivo de identificar patrones y tendencias que puedan predecir la segmentación de riesgo de lavado de activos. El modelo resultante será validado mediante técnicas de análisis de agrupamiento y evaluación de la coherencia de los segmentos generados. Dado que no se cuenta con datos etiquetados, se aplicarán métodos no supervisados para identificar patrones y estructuras latentes dentro de los datos de los clientes, permitiendo una segmentación efectiva del riesgo de lavado de activos. Adicionalmente, se complementará el análisis con la validación de un experto en prevención de lavado de activos, quien evaluará la lógica y utilidad de los segmentos identificados en función de su experiencia y conocimiento del sector. Este estudio aportará al campo de la gestión de seguridad y operaciones, proporcionando a la empresa microfinanciera una valiosa herramienta estratégica para anticipar y abordar el problema del lavado de activos y garantizando el cumplimiento de las normativas establecidas por el estado peruano.