Vigilancia Inteligente del Comercio Exterior: Detección de Anomalías en las Importaciones del Ecuador con Minería de Datos

Abstract

Este estudio emplea técnicas avanzadas de minería de datos para realizar un análisis exhaustivo de los datos de importación de Ecuador que abarcan tres décadas, de 1990 a 2021. Al aprovechar el algoritmo de agrupamiento k-means, identificamos meticulosamente anomalías dentro de las partidas arancelarias. Se utilizó un conjunto de datos completo que abarca partidas arancelarias, años y variables clave como el volumen de importación, los valores CIF y FOB, el costo de importación y el atractivo comercial. El modelo de minería de datos generó informes reveladores que identificaron con precisión patrones anómalos en las partidas arancelarias. Estos informes permiten a los expertos profundizar en las causas subyacentes de estas anomalías, lo que les permite tomar decisiones bien informadas para optimizar las estrategias de importación de Ecuador. Nuestra investigación subraya el potencial transformador de la minería de datos para detectar anomalías en las importaciones, proporcionando inteligencia valiosa para la gestión estratégica del comercio exterior de Ecuador. Los hallazgos contribuyen significativamente a la prevención del fraude aduanero y las prácticas comerciales desleales, mejorando en última instancia la competitividad del sector importador del país.

Keywords

• Anomalías
• Clusterización
• Comercio Exterior
• K-Means
• Minería de datos