Identificación de posibles casos de fraudes en el Registro Único de Víctimas (RUV)
Este sistema, que utiliza machine learning, fue desarrollado para generar alertas tempranas sobre posibles casos de fraudes en el Registro Único de Víctimas (RUV), casos que podrían ser radicados en la Fiscalía, y predecir cuál sería su posible estado resultado ante la gestión de la Fiscalía.
- Fecha de publicación de esta ficha:
Entidad pública
Unidad para la Reparación y Atención Integral a las Víctimas
(UARIV)
Ubicación en la estructura del Estado
Ejecutivo
Nivel
Nacional
Clasificación COFOG
Protección Social
Palabra clave
Detección de anomalías
Estado conocido del proyecto
Piloto no escalado
Año de inicio en pilotaje del sistema
2021
Año de entrada en funcionamiento del sistema
No aplica
Usa datos personales
Sí
Tipo de SDA
Inteligencia Artificial (IA)
Potencial aporte a ODS
16. Paz, justicia e instituciones sólidas
Aporte a procesos de gobierno (Clasificación nivel I JRC - UE)
Cumplimiento de la ley
Sector de gobierno al que aporta el sistema (Clasificación BID)
Inclusión social
Tipo de interacción (sí, no)
G2C
No
G2B
No
G2G
Sí
Clasificación OCDE por tipo de tarea (sí, no)
1. Reconocimiento
No
2. Detección de eventos
No
3. Predicción
Sí
4. Personalización
No
5. Soporte de interacción
No
6. Optimización orientada a objetivos
No
7. Razonamiento con estructura de conocimiento
Sí
Fuentes primarias y secundarias del repositorio
F10: Datos abiertos.
F354: Documento institucional- Github “Informe final proyecto posibles fraudes MINTIC 2021.”
F350: “Informe de Gestión 2021 – Unidad para la atención y Reparación Integral a las Víctimas.”