{"id":2428,"date":"2024-11-11T13:11:25","date_gmt":"2024-11-11T18:11:25","guid":{"rendered":"https:\/\/cala-analytics.com\/tezt\/?page_id=2428"},"modified":"2024-11-24T22:03:49","modified_gmt":"2024-11-25T03:03:49","slug":"coomeva","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/cala-analytics.com\/tezt\/coomeva\/","title":{"rendered":"Coomeva"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_row][vc_column]\n\t\t\t\t<p class=\"rs-p-wp-fix\"><\/p>\n\t\t\t\t<sr7-module data-alias=\"color-back\" data-id=\"19\" id=\"SR7_19_1\" class=\"rs-ov-hidden\" data-version=\"6.7.23\">\n\t\t\t\t\t<sr7-adjuster><\/sr7-adjuster>\n\t\t\t\t\t<sr7-content>\n\t\t\t\t\t\t<sr7-slide id=\"SR7_19_1-63\" data-key=\"63\">\n\t\t\t\t\t\t<\/sr7-slide>\n\t\t\t\t\t\t<sr7-slide id=\"SR7_19_1-64\" data-key=\"64\">\n\t\t\t\t\t\t<\/sr7-slide>\n\t\t\t\t\t<\/sr7-content>\n\t\t\t\t\t<image_lists style=\"display:none\">\n\t\t\t\t\t\t<img data-src=\"\/\/cala-analytics.com\/tezt\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/color-bann-M.png\" width=\"0\" height=\"0\" data-dbsrc=\"Ly9jYWxhLWFuYWx5dGljcy5jb20vdGV6dC93cC1jb250ZW50L3VwbG9hZHMvMjAyNC8xMS9jb2xvci1iYW5uLU0ucG5n\"\/>\n\t\t\t\t\t<\/image_lists>\n\t\t\t\t<\/sr7-module>\n\t\t\t\t<script>\n\t\t\t\t\tSR7.PMH ??={}; SR7.PMH[\"SR7_19_1\"] = {cn:100,state:false,fn: function() { if (_tpt!==undefined && _tpt.prepareModuleHeight !== undefined) {  _tpt.prepareModuleHeight({id:\"SR7_19_1\",el:[120,120,768,768,768],type:'standard',shdw:'0',gh:[120,120,95,95,95],gw:[2540,2540,1024,1024,1024],vpt:['-100px&#039;,&#039;-100px&#039;,&#039;-100px&#039;,&#039;-100px&#039;,&#039;-100px'],size:{fullWidth:true, fullHeight:false},mh:'0',onh:0,onw:0,bg:{color:'{\"orig\":\"transparent\",\"type\":\"solid\",\"string\":\"transparent\"}',image:{src:'https:\/\/cala-analytics.com\/tezt\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/color-bann-M.png',size:'',position:'center center',repeat:''}}});   SR7.PMH[\"SR7_19_1\"].state=true;} else if(SR7.PMH[\"SR7_19_1\"].cn-->0)\tsetTimeout( SR7.PMH[\"SR7_19_1\"].fn,19);}};SR7.PMH[\"SR7_19_1\" ].fn();\n\t\t\t\t<\/script>\n[\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column]<!-- Start Case Details \r\n    ============================================= -->\r\n    <div class=\"case-details-area default-padding\">\r\n        <div class=\"container\">\r\n            <div class=\"case-details-info\">\r\n                <div class=\"row\">\r\n                    <div class=\"col-md-12\">\r\n                        <div class=\"case-single-carousel owl-carousel owl-theme\">[vc_single_image image=&#8221;2429&#8243; img_size=&#8221;medium&#8221; alignment=&#8221;center&#8221; css=&#8221;&#8221;]<\/div>\r\n                    <\/div>\r\n                <\/div><div class=\"case-basic mt-5 text-center\">\r\n                    <div class=\"row\"><div class=\"col-lg-3 col-md-6\">\r\n                            <div class=\"item\">\r\n                                <i class=\"fas fa-user\"><\/i>\r\n                                <h5>Cliente<\/h5>\r\n                                <span>COOMEVA<\/span>\r\n                            <\/div><\/div><div class=\"col-lg-3 col-md-6\">\r\n                            <div class=\"item\">\r\n                                <i class=\"fas fa-cog\"><\/i>\r\n                                <h5>Categor\u00eda<\/h5>\r\n                                <span>Sector Salud<\/span>\r\n                            <\/div><\/div><div class=\"col-lg-3 col-md-6\">\r\n                            <div class=\"item\">\r\n                                <i class=\"fas fa-clock\"><\/i>\r\n                                <h5>Objetivo del Proyecto<\/h5>\r\n                                <span>Dar cumplimiento a SARLAFT.<\/span>\r\n                            <\/div><\/div><div class=\"col-lg-3 col-md-6\">\r\n                            <div class=\"item\">\r\n                                <i class=\"fas fa-globe\"><\/i>\r\n                                <h5>Soluci\u00f3n<\/h5>\r\n                                <span>Construcci\u00f3n de los modelos de segmentaci\u00f3n de los factores de riesgo con IBM SPSS Modeler.<\/span>\r\n                            <\/div><\/div><\/div>\r\n        <\/div>\r\n    <\/div>\r\n    <!-- End Case Details --><\/div>\r\n    <\/div>\r\n    <!-- End Case Details -->[vc_column_text css=&#8221;.vc_custom_1732503821827{margin-right: 10% !important;margin-left: 10% !important;}&#8221;]<\/p>\n<blockquote>\n<h5 style=\"text-align: center;\"><em>&#8220;<strong>CALA Analytics<\/strong> cuenta con un excelente acompa\u00f1amiento utilizando la metodolog\u00eda de proyectos, la cual nos permiti\u00f3 aterrizar y avanzar r\u00e1pidamente en el desarrollo de los modelos. Tambi\u00e9n en la obtenci\u00f3n de los entregables, llev\u00e1ndonos a lograr los objetivos propuestos.&#8221;<\/em><\/h5>\n<h6 style=\"text-align: center;\"><strong><em>Ingrid Garc\u00eda Ibarra<\/em><\/strong><br \/>\n<em>Oficial de Cumplimiento<\/em><\/h6>\n<\/blockquote>\n<p>[\/vc_column_text]<!-- Start Case Details \r\n    ============================================= -->\r\n    <div class=\"case-details-area default-padding\">\r\n        <div class=\"container\">\r\n            <div class=\"case-details-info\">\r\n                <div class=\"row\">\r\n                    <div class=\"col-md-12\">\r\n                        <div class=\"case-single-carousel owl-carousel owl-theme\"><\/div>\r\n                    <\/div>\r\n                <\/div>[vc_column_text css=&#8221;.vc_custom_1729529216021{margin-bottom: 25px !important;}&#8221;]<\/p>\n<h2 style=\"text-align: left;\"><strong>Informaci\u00f3n del Proyecto<\/strong><\/h2>\n<p>[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<strong>Coomeva Cooperativa<\/strong> da cumplimiento al Sistema de Administraci\u00f3n del Riesgo de Lavado de Activos y Financiaci\u00f3n al Terrorismo a partir de la anal\u00edtica avanzada.<\/p>\n<p><strong>Grupo Empresarial Cooperativo Coomeva<\/strong> es una de las 30 organizaciones m\u00e1s grandes de Colombia. Est\u00e1 conformada por 9 empresas enfocadas en brindar bienestar a los colombianos a trav\u00e9s de sus servicios de protecci\u00f3n y solidaridad, emprendimiento y desarrollo empresarial, educaci\u00f3n, vivienda, salud y servicios financieros. La empresa matriz del Grupo es Cooperativa Coomeva, la cual cuenta con m\u00e1s de 263.000 asociados y sus familias.<\/p>\n<p>Cooperativa Coomeva, necesitaba atender las exigencias normativas emanadas por su ente regulador, la Superintendencia de la Econom\u00eda Solidaria \u2013 SES, en cuanto a uno de sus elementos del sistema de administraci\u00f3n de Riesgo, denominado <strong>\u201cSegmentaci\u00f3n de los factores de Riesgo\u201d<\/strong>.<\/p>\n<p>Para el desarrollo de este proyecto, el equipo necesitaba un brazo extendido que les guiara y apoyara en el desarrollo de los modelos anal\u00edticos, que como consecuencia, le permitiera a Coomeva Cooperativa obtener informaci\u00f3n relevante sobre el comportamiento de sus clientes\/asociados; con el objetivo, de determinar las caracter\u00edsticas usuales de las transacciones que se desarrollan y compararlas con aquellas que realicen los asociados o clientes, a efectos de detectar las operaciones inusuales, lo cual implica, el dise\u00f1o de se\u00f1ales de alerta a nivel de los segmentos resultantes.<\/p>\n<p><em>\u201c<strong>CALA Analytics<\/strong> nos apoy\u00f3 con el desarrollo del proyecto anal\u00edtico en tiempo record. Logrando la construcci\u00f3n de los modelos, la transferencia de conocimiento y la identificaci\u00f3n de variables importantes, a trav\u00e9s de la exploraci\u00f3n realizada a los datos, de los cuales se pudo extraer valor en pro del cliente\/asociado y del Grupo empresaria<\/em>l\u201d Diana Carolina Adrada Quiceno, Gestora de Riesgo, Cooperativa Coomeva.<\/p>\n<p><strong>CALA Analytics<\/strong> apoy\u00f3 en la construcci\u00f3n de 4 modelos anal\u00edticos, uno por cada factor de riesgo requerido en la norma. Para este proyecto se trabaj\u00f3 en conjunto sobre los datos de personas naturales y jur\u00eddicas, canales transaccionales, productos ofrecidos y jurisdicciones. En dicho proceso se realiz\u00f3 una gesti\u00f3n importante de limpieza de datos y completitud de estos, para sacar el m\u00e1ximo provecho de dicha informaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Se prepararon y analizaron m\u00e1s de 3 a\u00f1os de datos hist\u00f3ricos; es decir, alrededor de 358.553 registros, identificando grupos similares y heterog\u00e9neos que permitieron generar alertas sobre operaciones inusuales para su respectiva validaci\u00f3n y gesti\u00f3n.<\/p>\n<p>\u201c<em>Del equipo de trabajo <strong>CALA Analytics<\/strong> quiero resaltar su disposici\u00f3n para llevar a cabo este proyecto, su alto conocimiento t\u00e9cnico y su compromiso con el objetivo trazado, dado que al tiempo limitado que ten\u00eda el proyecto, se le adicionaron situaciones imprevistas que pudieron entorpecer el cumplimiento de la meta (inconvenientes internos a nivel tecnol\u00f3gico y cambio de consultor anal\u00edtico). Sin embargo, se cont\u00f3 por parte de ambas empresas, Coomeva y CALA Analytics, con un equipo tan bien preparado y dispuesto, que estas no fueron circunstancias que impidieran el logro del objetivo.<\/em>\u201d Diana Carolina Adrada Quiceno, Gestora de Riesgo, Cooperativa Coomeva.<\/p>\n<p>Actualmente, el \u00e1rea de cumplimiento <strong>SARLAFT<\/strong> puede actualizar los datos, ejecutar los modelos, generar las alertas y sustentarlos ante cualquier \u00f3rgano de control, sin requerir conocimientos t\u00e9cnicos especializados. Adicionalmente, este proyecto les ha permitido solicitar mejoras en la completitud y recolecci\u00f3n de datos para la continua toma de decisiones de la Cooperativa Coomeva<\/p>\n<p>\u201c<em><strong>CALA Analytics<\/strong> cuenta con un excelente acompa\u00f1amiento utilizando la metodolog\u00eda de proyectos, la cual nos permiti\u00f3 aterrizar y avanzar r\u00e1pidamente en el desarrollo de los modelos. Tambi\u00e9n en la obtenci\u00f3n de los entregables, llev\u00e1ndonos a lograr los objetivos propuestos<\/em>\u201d Ingrid Garc\u00eda Ibarra, Oficial de Cumplimiento, Cooperativa Coomeva.<\/p>\n<p>Desde el equipo de <strong>CALA Analytics<\/strong> continuamos apoyando a las organizaciones a tomar decisiones con el poder de <strong>DATAVERSO<\/strong>.[\/vc_column_text]<\/div>\r\n        <\/div>\r\n    <\/div>\r\n    <!-- End Case Details --><\/div>\r\n    <\/div>\r\n    <!-- End Case Details -->[\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row][vc_column][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_single_image image=&#8221;2429&#8243; img_size=&#8221;medium&#8221; alignment=&#8221;center&#8221; css=&#8221;&#8221;][vc_column_text css=&#8221;.vc_custom_1732503821827{margin-right: 10% !important;margin-left: 10% !important;}&#8221;] &#8220;CALA Analytics cuenta con un excelente acompa\u00f1amiento utilizando la metodolog\u00eda de proyectos, la cual nos permiti\u00f3 aterrizar y avanzar r\u00e1pidamente en el desarrollo de los modelos. 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