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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/es_AR
dc.contributor.advisorNakab, Alejandro
dc.contributor.authorPiñeiro, Santiagoes_AR
dc.coverage.spatialArgentinaes_AR
dc.date.accessioned2023-06-05T22:07:02Z
dc.date.available2023-06-05T22:07:02Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11864
dc.description.abstractEn los últimos años, el blanqueo de capitales se ha ido sofisticando cada vez más, desafiando tanto a las naciones como a las entidades financieras a reestructurar sus sistemas de prevención y por lo tanto a aplicar nuevas metodologías para combatir las actividades ilícitas relacionadas con esta temática. El objetivo de este trabajo consistió en analizar el sistema actual de monitoreo de alertas correspondiente a un banco público de Argentina, y proponer un cambio en el mismo a través del desarrollo de distintos algoritmos de aprendizaje automático basados en técnicas de árboles de decisión (árbol simple, Gradient Boosting y Random Forest), para luego comparar los resultados de estos modelos con los costos que conlleva mantener este sistema de monitoreo en la actualidad. Si bien los resultados obtenidos por los modelos aplicados no llegan a mejorar el sistema actual de la entidad, el trabajo realizado sirve para profundizar distintas alternativas basadas en aprendizaje automático.es_AR
dc.format.extent60 p.es_AR
dc.format.mediumapplication/pdfes_AR
dc.languagespaes_AR
dc.publisherUniversidad Torcuato Di Tellaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.subjectPredicción tecnológicaes_AR
dc.subjectMovimiento de capitaleses_AR
dc.titleÁrboles de Decisión: Predicciones como alertas del sistema de prevención de lavado de activos en una entidad financieraes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/tesis de maestríaes_AR
thesis.degree.nameMaster in Management + Analytics
dc.subject.keywordAprendizaje automáticoes_AR
dc.subject.keywordÁrboles de Decisiónes_AR
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR


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