PYTHON - Construir modelo para Matriz de riesgo en lavado de activos
Budget: $30 – $250 USD
Hola,
Necesito construir un modelo adecuado para generar la matriz de riesgo en lavado de activos. Antecedentes:
1. No hay información relacionada a clientes con lavado de activos.
2. Hay histórico de datos de clientes con sus características y comportamiento de compra.
Con base a lo indicado, es necesario aplicar una metodología que no genere falsos positivos. He consultado y la sugerencia es usar estos modelos de detección de anomalías:
1. IsolationForest
2. el algoritmo DBSCAN o
3. métodos de aprendizaje no supervisado como el análisis de componentes principales (PCA) para reducir la dimensionalidad y luego aplicar algoritmos de clustering
4. Local Outlier Factor (LOF) o One-Class SVM
habrá que probar el modelo que sea más beneficioso, sin embargo, hay que considerar valores atípicos que venga de la fuente de datos, así como también técnicas de transformación o limpieza de datos.
Necesito construir un modelo adecuado para generar la matriz de riesgo en lavado de activos. Antecedentes:
1. No hay información relacionada a clientes con lavado de activos.
2. Hay histórico de datos de clientes con sus características y comportamiento de compra.
Con base a lo indicado, es necesario aplicar una metodología que no genere falsos positivos. He consultado y la sugerencia es usar estos modelos de detección de anomalías:
1. IsolationForest
2. el algoritmo DBSCAN o
3. métodos de aprendizaje no supervisado como el análisis de componentes principales (PCA) para reducir la dimensionalidad y luego aplicar algoritmos de clustering
4. Local Outlier Factor (LOF) o One-Class SVM
habrá que probar el modelo que sea más beneficioso, sin embargo, hay que considerar valores atípicos que venga de la fuente de datos, así como también técnicas de transformación o limpieza de datos.