Bogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas y Computación · 2025

Sistema de machine learning para detectar transacciones sospechosas de lavado de activos. Caso de estudio "IBM transactions for anti money laundering (AML)"

El lavado de activos es el proceso mediante el cual organizaciones criminales otorgan apariencia legítima a recursos provenientes de actividades ilícitas como el narcotráfico, la trata de personas y la extorsión. Esta práctica es crítica para financiar nuevas actividades ilegales y representa una amenaza significativa para la estabilidad económica y la confianza en los sistemas financieros. Por ello, las instituciones están obligadas a implementar sistemas de prevención y detección de lavado de activos (AML), basados principalmente en procesos de Know Your Customer (KYC) y Know Your Transaction (KYT). Tradicionalmente, los sistemas AML se han sustentado en reglas predefinidas. Aunque constituyen el estándar, presentan limitaciones importantes: son rígidos ante nuevas modalidades de lavado y generan altos índices de falsos positivos, lo que incrementa los costos operativos. Adicionalmente, la falta de datos representativos dificulta la aplicación de técnicas más sofisticadas. El presente trabajo tuvo como objetivo desarrollar un modelo de aprendizaje automático para la detección de transacciones sospechosas, empleando como caso de estudio el conjunto de datos sintéticos IBM Transactions for Anti-Money Laundering (AML). Se identificaron patrones frecuentes de lavado (FAN, CYCLE y RANDOM), se seleccionaron técnicas de extracción de características, y se implementaron dos modelos de clasificación, uno de los cuales superó al sistema basado en reglas en la métrica de Recall. Los resultados evidencian que el aprendizaje automático puede complementar a los sistemas tradicionales mejorando la eficiencia. Se recomienda ampliar las pruebas con mayores volúmenes de datos y explorar técnicas como el aprendizaje por refuerzo y escenarios en blockchain para robustecer la detección de actividades ilícitas (Texto tomado de la fuente).

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