{"id":2618,"date":"2022-08-13T19:17:01","date_gmt":"2022-08-13T19:17:01","guid":{"rendered":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=2618"},"modified":"2022-08-13T19:17:01","modified_gmt":"2022-08-13T19:17:01","slug":"modelo-inteligente-para-la-deteccion-de-actividades-de-lavado-de-dinero","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=2618","title":{"rendered":"Modelo Inteligente para la detecci\u00f3n de actividades de lavado de dinero"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/wordpress\/wp-content\/uploads\/22_P200079_2_0_ProyModIntDetActsSosEnLDV_MCyTI-2020.pdf\">Descargar versi\u00f3n completa (PDF)<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Profesores:&nbsp;<\/strong><a href=\"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/wordpress\/?page_id=198&amp;SingleProduct=196\">Dr.&nbsp;Ren\u00e9 MacKinney Romero<\/a>&nbsp;y Dra. Angelina Espinoza Lim\u00f3n (University College Cork)<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Resumen:&nbsp;<\/strong>Este trabajo de investigaci\u00f3n plantea definir un modelo de inteligencia que combine el uso de ontolog\u00edas para identificar actividades sospechosas en transacciones de dinero entre instituaciones financieras (IFs), a partir del comportamiento normalizado del cliente; y el uso de aprendizaje maquinal (ML) para verificar el modelo y reducir los m\u00e1rgenes de error.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Objetivos generales:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Realizar un modelo inteligente compuesto por:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Una ontolog\u00eda en el lenguaje OWL que permitir\u00e1 realizar inferencia sobre datos de transacciones de dinero para identificar actividades sospechosas de lavado de dinero y valores (LDV)<\/li><li>Un algoritmo de ML, el cual utilizando datos anonimizados, realizar\u00e1 predicciones para comprobar la inferencia obtenida de la ontolog\u00eda<\/li><li>Verificar los datos obtenidos mediante una predicci\u00f3n de resultados que comprobar\u00e1n los de la ontolog\u00eda. Esta verificaci\u00f3n servir\u00e1 para refinar el dise\u00f1o de la ontolog\u00eda y reglas de negocio.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Objetivos espec\u00edficos:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Investigar ontolog\u00edas de alto nivel en el dominio financiero, y de algoritmos de ML relevantes al trabajo de investigaci\u00f3n<\/li><li>Dise\u00f1ar una ontolog\u00eda espec\u00edfica en el \u00e1mbito financiero, para el \u00e1rea de actividades de transacciones de dinero en IFs<\/li><li>Implementar un conjunto de reglas de negocio para actividades de transacciones de dinero en IFs, en un lenguaje espec\u00edfico de reglas para ontolog\u00edas OWL. Estas reglas deber\u00e1n permitir realizar razonamiento e inferir conocimiento impl\u00edcito, en la detecci\u00f3n sobre si una transacci\u00f3n de dinero es sospechosa y por lo tanto, lanzar una alerta<\/li><li>Se implementar\u00e1 un algoritmo de ML, el cual utilizando datos anonimizados de actividades sospechosas, realizar\u00e1 predicciones sobre nuevos datos en la identificaci\u00f3n de una actividad sospechosa. Los datos anonimizados ser\u00e1n datos ficticios, que emulen el comportamiento real, dise\u00f1ados con ayuda de expertos en LDV<\/li><li>Verificar la inferencia de la ontolog\u00eda por medio de los resultados del algoritmo de ML, para ajustar la misma y reducir los errores de inferencia y por tanto de predicciones tambi\u00e9n. Para ello, se utilizar\u00e1n las m\u00e9tricas usuales de ML (exactitud, precisi\u00f3n, memoria) que midan los resultados de la ontolog\u00eda, por medio de comparar contra los datos esperados y contabilizando los errores y \u00e9xitos. Esto permitir\u00e1 identificar los puntos de mejora de la ontolog\u00eda, para mejorar la exactitud en la siguiente verificaci\u00f3n<\/li><\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Descargar versi\u00f3n completa (PDF) Profesores:&nbsp;Dr.&nbsp;Ren\u00e9 MacKinney Romero&nbsp;y Dra. 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Angelina Espinoza Lim\u00f3n (University College Cork) Resumen:&nbsp;Este trabajo de investigaci\u00f3n plantea definir un modelo de inteligencia que combine el uso de ontolog\u00edas para identificar actividades sospechosas en transacciones de dinero entre instituaciones financieras (IFs), a partir del comportamiento normalizado del cliente; y el uso de aprendizaje maquinal\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=2618\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Posgrado en Ciencias y Tecnolog\u00edas de la Informaci\u00f3n\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/pcyti\/\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2022-08-13T19:17:01+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"pcyti\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"pcyti\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tiempo de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/pcyti.izt.uam.mx\\\/?p=2618#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/pcyti.izt.uam.mx\\\/?p=2618\"},\"author\":{\"name\":\"pcyti\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/pcyti.izt.uam.mx\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/9d093e256d84249d175f986d409d857d\"},\"headline\":\"Modelo Inteligente para la detecci\u00f3n de actividades de lavado de dinero\",\"datePublished\":\"2022-08-13T19:17:01+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/pcyti.izt.uam.mx\\\/?p=2618\"},\"wordCount\":423,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/pcyti.izt.uam.mx\\\/#organization\"},\"articleSection\":[\"2020\"],\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/pcyti.izt.uam.mx\\\/?p=2618\",\"url\":\"https:\\\/\\\/pcyti.izt.uam.mx\\\/?p=2618\",\"name\":\"Modelo Inteligente para la detecci\u00f3n de actividades de lavado de dinero - 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