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USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA DETECCIÓN Y PREVENCIÓN DE FRAUDES FINANCIEROS EN EL SECTOR BANCARIO COLOMBIANO, 2022-2025.
| dc.rights.license | abierto | es_ES |
| dc.contributor.advisor | Arenas Morantes, Cristian Johan | |
| dc.contributor.author | Martinez Manrique, Silvia Fernanda | |
| dc.contributor.other | Reyes Castro, Nelson Roman | |
| dc.coverage.spatial | Bucaramanga | es_ES |
| dc.date.accessioned | 2026-06-24T21:26:37Z | |
| dc.date.available | 2026-06-24T21:26:37Z | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/24331 | |
| dc.description | Tecnología en Gestión Bancaria y Financiera | es_ES |
| dc.description.abstract | El presente trabajo realizó un análisis del impacto de la inteligencia artificial en la prevención y detección de fraudes financieros en el sector bancario colombiano durante el período 2022-2025. Investigación que se desarrolló bajo un enfoque cualitativo de tipo descriptivo mediante el análisis documental de la literatura académica e informes del sector. Estos resultados demuestran que la inteligencia artificial mejora la detección de fraudes al permitir analizar grandes volúmenes de datos e identificar patrones sospechosos en tiempo real. Es por ello que herramientas como el Machine Learning fortalecen la gestión del riesgo financiero. Sin embargo, se lograron identificar limitaciones relacionadas con la falta de talento especializado en la infraestructura tecnológica y la calidad de los datos, dando como conclusión que la inteligencia artificial tiene un impacto positivo en la prevención del fraude, pero su efectividad depende de la adecuada implementación en el sector bancario. | es_ES |
| dc.description.sponsorship | N/A | es_ES |
| dc.description.tableofcontents | RESUMEN EJECUTIVO INTRODUCCIÓN 1. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN 1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 1.2. JUSTIFICACIÓN 1.3. OBJETIVOS 1.3.1. OBJETIVO GENERAL 1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 2. MARCO REFERENCIAL 2.1. MARCO TEÓRICO 2.1.1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL SECTOR FINANCIERO 2.1.2. DETECCIÓN DE FRAUDES FINANCIEROS 2.1.3. MACHINE LEARNING APLICADO A LA DETECCIÓN DE FRAUDES. 2.1.4. GESTIÓN DE RIESGO Y CIBERSEGURIDAD EN EL SECTOR BANCARIO. 2.2. MARCO CONCEPTUAL. 2.3. MARCO LEGAL. 3. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 4. DESARROLLO DEL TRABAJO DE GRADO 4.1. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA. 4.2. ORGANIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN. 4.3. ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN. 4.4. ANÁLISIS DE CASOS 4.5. SÍNTESIS DE LA INFORMACIÓN 5. RESULTADOS 5.1. HALLAZGOS GENERALES. 5.2. ANÁLISIS COMPARATIVO DEL USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL 5.3. ANÁLISIS DE CASOS. 5.3.1. CASO 1. CRECIMIENTO DEL FRAUDE DIGITAL EN EL SISTEMA FINANCIERO COLOMBIANO. 5.3.2. ESCÁNDALO DE LAS LIBRANZAS EN COLOMBIA 5.3.3. LAVADO DE ACTIVOS EN EL CONTEXTO COLOMBIANO 6. CONCLUSIONES 7. RECOMENDACIONES 8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS | es_ES |
| dc.language.iso | es | es_ES |
| dc.publisher | Unidades Tecnológicas de Santander | es_ES |
| dc.subject | Inteligencia artificial, fraude financiero, sector bancario, machine Learning, gestión del riesgo. | es_ES |
| dc.title | USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA DETECCIÓN Y PREVENCIÓN DE FRAUDES FINANCIEROS EN EL SECTOR BANCARIO COLOMBIANO, 2022-2025. | es_ES |
| dc.type | degree work | es_ES |
| dc.rights.holder | copyright(CC.BY.NC.ND 2.5) | es_ES |
| dc.date.emitido | 2026-06-22 | |
| dc.dependencia | fcse | es_ES |
| dc.proceso.procesouts | docencia | es_ES |
| dc.type.modalidad | monografia | es_ES |
| dc.format.formato | es_ES | |
| dc.titulog | Tecnólogo en Gestión Bancaria y Financiera | es_ES |
| dc.educationlevel | tecnologo | es_ES |
| dc.contibutor.evaluator | evaluador | es_ES |
| dc.date.aprobacion | 2026-05-15 | |
| dc.description.programaacademico | Tecnología en Gestión Bancaria y Financiera | es_ES |
| dc.dependencia.region | bucaramanga | es_ES |
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Proyectos de Investigación
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