2020-09-022020-09-022020-09-08https://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/9901Presentamos una metodología general de aprendizaje automático supervisado para representar el comportamiento de pago de las instituciones financieras a partir de una base de datos de transacciones del sistema de pagos de alto valor de Colombia. La metodología utiliza una red neuronal artificial para representar los patrones de pago de instituciones financieras a través de 113 características que corresponden a su contribución a los pagos, hábitos de fondeo, momento de pagos, concentración de pagos, centralidad en la red de pagos, e impacto sistémico debido a la imposibilidad de pagar. Esta representación es utilizada para probar la coherencia de los patrones de pago fuera de muestra de una institución financiera con sus patrones de pago característicos. El desempeño del modelo es notable, con un error de clasificación fuera de muestra cercano a tres por ciento. El desempeño es robusto a reducciones en el número de características con base en la selección no supervisada de características. También se comprueba que la centralidad en la red de pagos y el impacto sistémico son características que efectivamente mejoran el desempeño de la metodología. Para las autoridades financieras este es un primer paso hacia la detección automatizada de anomalías en el comportamiento de las instituciones financieras como participantes en sistemas de pago.We present a general supervised machine learning methodology to represent the payment behavior of financial institutions starting from a database of transactions in the Colombian large-value payment system. The methodology learns a feedforward artificial neural network parameterization to represent the payment patterns through 113 features corresponding to financial institutions’ contribution to payments, funding habits, payments timing, payments concentration, centrality in the payments network, and systemic impact due to failure to pay. The representation is then used to test the coherence of out-of-sample payment patterns of the same institution to its characteristic patterns. The performance is remarkable, with an out-of-sample classification error around three percent. The performance is robust to reductions in the number of features by unsupervised feature selection. Also, we test that network centrality and systemic impact features contribute to enhancing the performance of the methodology definitively. For financial authorities, this is the first step towards the automated detection of individual financial institutions’ anomalous behavior in payment systems.29 páginas : gráficas, tablasPDFengOpen AccessPagosRedes neuronalesSelección de característicasAprendizaje automáticoReconocimiento de patronesWorking PaperC45 - Neural Networks and Related TopicsE42 - Monetary Systems; Standards; Regimes; Government and the Monetary System; Payment SystemsG21 - Banks; Depository Institutions; Micro Finance Institutions; MortgagesPaymentsNeural networksFeature selectionMachine learningPattern recognitionSistema monetario -- ColombiaRedes neuronales -- Estudio -- ColombiaSistemas de pago -- ColombiaAcceso abiertoAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0C45 - Redes neuronales y temas relacionadosE42 - Sistemas monetarios; Patrones; Regímenes; Gobierno y sistema monetario; Sistemas de pagoG21 - Bancos; Instituciones de depósito; Instituciones Microfinancieras; HipotecasLas opiniones contenidas en el presente documento son responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.The opinions contained in this document are the sole responsibility of the author and do not commit Banco de la República or its Board of Directors.Objeto de publicación: La obra de mí (nuestra) autoría tiene por objeto ser publicada en el Portal de Investigaciones del Banco de la República e incluirla en el repositorio institucional de esa misma entidad. 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Para tal fin, se informa que el tratamiento de los datos personales se realizará de acuerdo con las políticas o lineamientos generales disponibles en http://www.banrep.gov.co/proteccion-datos-personales, en la sección “Protección de Datos Personales - Habeas Data”.https://hdl.handle.net/20.500.12134/9901