Big Data como estrategia operativa de control de escenarios riesgosos aplicado a una entidad financiera en Córdoba Capital

Trabajo final de posgrado (Especialización en Contabilidad Superior y Auditoría) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina, 2023.

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Gil, Jimena
Otros Autores: Scorza, Gerardo
Formato: masterThesis
Lenguaje:Español
Publicado: 2023
Materias:
Control interno
Auditoría interna
Fraude
Conozca a su cliente
Operaciones Sospechosas
Big Data
Lavado de dinero
Córdoba, Argentina
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/548910
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
id I10-R141-11086-548910
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spelling I10-R141-11086-5489102023-09-20T13:04:34Z Big Data como estrategia operativa de control de escenarios riesgosos aplicado a una entidad financiera en Córdoba Capital Gil, Jimena Scorza, Gerardo Control interno Auditoría interna Fraude Conozca a su cliente Operaciones Sospechosas Big Data Lavado de dinero Córdoba, Argentina Trabajo final de posgrado (Especialización en Contabilidad Superior y Auditoría) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina, 2023. Fil: Gil, Jimena. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. El objetivo de este trabajo final fue aplicar Big Data como estrategia operativa de control de escenarios riesgosos aplicado a una entidad financiera en Córdoba capital para prevenir delitos como lavado de activo y financiamiento del terrorismo. Del análisis de los resultados surge que, el lavado de activos y el financiamiento del terrorismo son fenómenos complejos con consecuencias sociales y económicas significativas. Argentina ha implementado medidas contundentes a nivel nacional e internacional para combatir estos delitos en el sector bancario. El país cumple con los estándares internacionales establecidos por organismos como el GAFI y ha creado instituciones como la UIF para prevenir y detectar estas prácticas ilegales. En la lucha contra el lavado de activos, el análisis de Big Data se ha vuelto fundamental. El procesamiento de grandes volúmenes de datos con herramientas de Business Intelligence y técnicas avanzadas permite detectar transacciones sospechosas y patrones fraudulentos. El uso de Big Data en entidades financieras ofrece beneficios de control interno en la detección de fraudes, gestión de riesgos y toma de decisiones estratégicas. Las técnicas de minería de datos son esenciales para identificar actividades sospechosas y patrones ilícitos en grandes volúmenes de datos. La implementación de herramientas especializadas en Big Data facilita el análisis de información y la identificación de señales de alerta para la detección de anomalías y patrones de comportamiento en el sector bancario. Por último, se propone establecer convenios entre entidades financieras y facultades universitarias para capacitar a contadores en el entendimiento del lavado de activos y el uso de Big Data para fortalecer la capacidad de las dichas entidades a hacer frente a la prevención y detección del lavado de activos. Fil: Gil, Jimena. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. 2023-09-14T14:22:36Z 2023-09-14T14:22:36Z 2023 masterThesis http://hdl.handle.net/11086/548910 spa Atribución 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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