Máquinas de soporte vectorial y árboles de clasificación para la detección de operaciones sospechosas de lavado de activos

Abstract

El lavado de activos es un delito que trae consigo un gran número de consecuencias negativas a la sociedad en general. Para mitigar este problema en las entidades financieras, que es donde principalmente se presenta, se han desarrollado sistemas anti lavado de dinero. Lo anterior origina un nuevo problema: los falsos positivos que se obtienen a partir de dichos sistemas, los cuales representan para las entidades financieras pérdidas de dinero, tiempo y foco, al no tratar las verdaderas operaciones inusuales. Se evalúan los principales métodos de detección de operaciones inusuales de lavado de activos que se encuentran en la literatura, para determinar cuáles técnicas ofrecen los mejores resultados y a partir de estas generar un nuevo modelo que mejore los indicadores registrados. A partir de un proceso de revisión y replicación de metodologías de detección de anomalías encontradas en la literatura, se pudo generar un nuevo modelo que presenta mejores métricas a la hora de clasificar operaciones como normales e inusuales, lo cual puede representar para las entidades financieras una manera de disminuir las tasas de falsos positivos en sus sistemas anti lavado.

Estudio comparativo entre máquinas de soporte vectorial multiclase, redes neuronales artificiales y sistema de inferencia neuro-difuso auto organizado para problemas de clasificación

“…(Ahmad et.al. 2018;Zendehboudi et.al, 2018;García, 2019;Castillo et.al., 2016). Una SVM permite aproximar yt a través de la función:…”

Presentación

“…El siguiente artículo [2] se concentra en evaluar los principales métodos de detección de operaciones inusuales de lavado de activos que se encuentran en la literatura, para determinar cuáles técnicas ofrecen los mejores resultados y, a partir de estas, generar un nuevo modelo que permita aminorar el impacto de los falsos positivos que se producen en la realización de operaciones sospechosas de lavado de activo. El manuscrito oferta al lector una solución centrada en dos de las técnicas más usadas del área de la inteligencia artificial como son las máquinas de soporte vectorial y los árboles de decisión, generando métricas que ayuden a determinar cuál de estas tiene un mejor desempeño, para usarla como base del nuevo modelo de detección, con mejores características.…”