Profesores
La profesora Paredes es Doctor of Business Administration por la Maastricht School of Management de los Países Bajos, Doctora en Administración Estratégica de Empresas por la Pontificia Universidad Católica del Perú, Master of Philosophy por la Maastricht School of Management de los Países Bajos, Magíster en Finanzas por la Universidad del Pacífico en Perú e Ingeniero Economista por la Universidad Nacional de Ingeniería en el mismo país.
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En relación a su experiencia empresarial y directiva se desempeña como Titular Gerente de Verdad Científica, consultora dedicada a la aplicación del conocimiento e información en la toma de decisiones. Respecto a su experiencia profesional, se ha desempeñado como Consultora del Fondo Monetario Internacional para países de Centro América, Sub Gerente Técnico Actuarial en Crecer Seguros, Sub Gerente de Administración de Portafolio y Reaseguros en El Pacífico Peruano Suiza y Analista Principal de Seguros, Reaseguros y Riesgos en la Superintendencia de Banca y Seguros del Perú. Cuenta con experiencia docente en las Escuelas de Postgrado de universidades privadas peruanas como la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas y la Universidad San Ignacio de Loyola.
Actualmente, es Titular Gerente de Verdad Científica, y Docente del Departamento Académico de Posgrado en Negocios de la Pontificia Universidad Católica del Perú.
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La profesora Paredes es Doctor of Business Administration por la Maastricht School of Management de los Países Bajos, Doctora en Administración Estratégica de Empresas por la Pontificia Universidad Católica del Perú, Master of Philosophy por la Maastricht School of Management de los Países Bajos, Magíster en Finanzas por la Universidad del Pacífico en Perú e Ingeniero Economista por la Universidad Nacional de Ingeniería en el mismo país.
En relación a su experiencia empresarial y directiva se desempeña como Titular Gerente de Verdad Científica, consultora dedicada a la aplicación del conocimiento e información en la toma de decisiones. Respecto a su experiencia profesional, se ha desempeñado como Consultora del Fondo Monetario Internacional para países de Centro América, Sub Gerente Técnico Actuarial en Crecer Seguros, Sub Gerente de Administración de Portafolio y Reaseguros en El Pacífico Peruano Suiza y Analista Principal de Seguros, Reaseguros y Riesgos en la Superintendencia de Banca y Seguros del Perú. Cuenta con experiencia docente en las Escuelas de Postgrado de universidades privadas peruanas como la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas y la Universidad San Ignacio de Loyola.
Actualmente, es Titular Gerente de Verdad Científica, y Docente del Departamento Académico de Posgrado en Negocios de la Pontificia Universidad Católica del Perú.
Este artículo presenta un novedoso modelo dinámico de pérdidas por fraude interno en el sector de la banca minorista, que incorpora factores internos como la calidad ética de los trabajadores y los controles de riesgo del banco. Los parámetros del modelo se calibran para cada banco del consorcio Operational Riskdata eXchange (ORX), basándose únicamente en indicadores de exposición públicamente disponibles. El modelo genera pérdidas operativas internas simuladas, que presentan propiedades estocásticas estándar y un comportamiento de cola que se aproxima mucho a las pérdidas operativas reales. A nivel agregado, el modelo trata de reproducir la frecuencia y gravedad medias de las pérdidas observadas en la categoría de fraude interno en banca minorista. Además, los autores identificaron factores macroambientales que influyen en la gravedad y la frecuencia de las pérdidas simuladas por el modelo, en consonancia con las conclusiones de la bibliografía existente.
Este artículo realiza dos aportes clave. Primero, resalta los beneficios del seguro en la gestión del riesgo operacional en mercados emergentes y propone la construcción de una base de datos a partir de información recopilada por la industria aseguradora. Dicha información, que detalla las pérdidas y sus circunstancias, es compatible con las categorías de riesgo establecidas por el BCBS. Segundo, desarrolla un modelo completo basado en AMA que calcula el capital de riesgo operacional y analiza su posible reducción a través de seguros. También evalúa la metodología propuesta por aseguradoras internacionales para mitigar pérdidas operacionales mediante pólizas específicas.
El método propuesto representa ventajas significativas para el sector financiero, la industria aseguradora y los reguladores, permitiéndoles mejorar la comprensión y estimación del riesgo operacional en distintas condiciones. El artículo se estructura en tres partes: el papel del seguro en la gestión del riesgo operacional, el cálculo del capital bajo eventos de riesgo y el impacto de los seguros, seguido de las conclusiones finales.
Paredes, R., & Vega, M. (2024). An internal fraud model for operational losses in retail banking. Applied Stochastic Models in Business and Industry, 40(1), 180-205. https://doi.org/10.1002/asmb.2814
Pareces, R. (2008). Operational risk capital and insurance in emerging markets. Revista de Temas Financieros, 5(1), 29-51.
La profesora Rocío Margaret Paredes Leandro centra sus investigaciones en la gestión de riesgos financieros, el fraude bancario y la aplicación de modelos estocásticos en el sector financiero. Sus estudios buscan desarrollar herramientas que permitan identificar y mitigar pérdidas operacionales en la banca minorista. Entre sus investigaciones más destacadas se encuentra “An internal fraud model for operational losses in retail banking”, publicado en Applied Stochastic Models in Business and Industry, donde analiza un modelo de fraude interno para evaluar las pérdidas operativas en bancos de consumo.
Metodológicamente, la profesora Paredes Leandro emplea modelos estocásticos avanzados, análisis estadísticos y simulaciones para evaluar el impacto del fraude interno en instituciones financieras. Sus investigaciones abordan problemáticas como la falta de herramientas predictivas para la detección temprana de fraude y las limitaciones en la evaluación de riesgos operacionales dentro del sector bancario. Su enfoque interdisciplinario combina finanzas, estadística y gestión de riesgos, proporcionando soluciones aplicables tanto en la banca tradicional como en el sector financiero digital.
Sus principales hallazgos indican que la implementación de modelos de predicción de fraude basados en análisis estocástico puede reducir significativamente las pérdidas operacionales en la banca minorista. Su trabajo ha sido presentado en eventos académicos como el III Congreso Internacional de Ciencias de la Gestión y ha sido publicado en revistas indexadas como Applied Stochastic Models in Business and Industry. Como alternativas de solución, propone la integración de modelos avanzados de machine learning en la evaluación de riesgos financieros y el fortalecimiento de las políticas de control interno en las entidades bancarias.
Palabras clave: Gestión de riesgos financieros, fraude bancario, modelos estocásticos, banca minorista y análisis de pérdidas operacionales.
