DATA MINING PARA EVALUAR EL RIESGO OPERATIVO EN PROCESOS TECNOLÓGICOS

  • Pedro Solana-González University of Cantabria http://orcid.org/0000-0001-5606-1476
  • Rafael Bello Pérez Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas
  • María Matilde García Lorenzo Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas
  • Adolfo Alberto Vanti Universidad Federal de Santa María
  • Ivan Henrique Vey Universidad Federal de Santa María
Palavras-chave: Riesgo Operativo, Procesos Tecnológicos, Gobernanza de TI, Minería de Datos, Aprendizaje Automático

Resumo

Un riesgo operativo es un riesgo de negocio principalmente en empresas que actúan en el sector financiero. Este tipo de riesgo puede ser tratado con diferentes marcos regulatorios, los específicos de riesgo, los de seguridad y los de evaluación de procesos tecnológicos como COBIT del Instituto de Gobernanza de TI. Identificar y tratar el riesgo no siempre es tarea fácil aun con muchos estudios. En esta investigación se utiliza la metodología Data Mining con la técnica de Machine Learning basada en árboles de decisión, para analizar el proceso de Evaluación y Gestión de Riesgos (PO9) del dominio Organización y Planificación de COBIT. La base de datos se fundamenta en el grado de madurez respondido por 548 empresas en 34 procesos diferentes. Los resultados encontrados se corresponden con la jerarquía de relaciones representadas en el árbol de decisión y con la representación de otros algoritmos utilizados en un previo clasificador de transparencia de esta misma base de datos.

Biografia do Autor

Pedro Solana-González, University of Cantabria
Doctor en Ingeniería Industrial por la Universidad de Cantabria, España Profesor de la Universidad de Cantabria, Departamento de Administración de Empresas
Rafael Bello Pérez, Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas
Doctor en Ciencias Matemáticas por la Universidad de Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Cuba Profesor de la Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Departamento de Ciencias de la Computación
María Matilde García Lorenzo, Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas
Doctora en Ciencias de la Computación por la Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Cuba Profesora de la Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Centro de Estudios Informáticos (CEI), Cuba
Adolfo Alberto Vanti, Universidad Federal de Santa María
Doctor en Ciencias Económicas y Empresariales por la Universidad de Deusto, España Profesor de la Universidad Federal de Santa María (UFSM), Programa de Posgrado en Gestión de Organizaciones Públicas (PPGOP), Brasil
Ivan Henrique Vey, Universidad Federal de Santa María
Doctor en Ingeniería de Producción por la Universidad Federal de Santa Catarina, Brasil Profesor de la Universidad Federal de Santa María (UFSM), Departamento de Ciencias Contables, Brasil
Publicado
2019-08-30
Seção
Relatos de Pesquisa | Research Articles