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http://hdl.handle.net/11531/98056
Título : | Implementación de un proyecto regulatorio de compraventa de préstamos en mora. |
Autor : | Yagüe Juárez, Diego Fernández-Madera González, David Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) |
Fecha de publicación : | 2025 |
Resumen : | Este Trabajo Fin de Máster presenta el desarrollo de una solución tecnológica para
automatizar el proceso regulatorio relacionado con la compraventa de préstamos en
mora (NPLs) en el sector bancario. El proyecto se enmarca en el contexto de migración
a la nube que está llevando a cabo la entidad financiera para la que se desarrolla el
proyecto, y ha sido implementado sobre una arquitectura cloud que combina Azure
Data Lake (con Delta Lake como formato de almacenamiento) y Databricks como
plataforma de procesamiento.
La solución permite generar de forma automática las plantillas exigidas por el
Reglamento de Ejecución (UE) 2023/2083, incluyendo procesos de ingesta, transformación,
validación y entrega de datos. Se ha prestado especial atención a la calidad
y la seguridad de la información, integrando además un pipeline CI/CD con herramientas
como Jenkins, SonarQube y Fortify para asegurar un desarrollo robusto y
controlado.
El objetivo principal del proyecto es ayudar a la entidad a cumplir con la normativa
vigente, facilitando la transparencia en el mercado secundario de NPLs mediante el
uso de datos estandarizados y auditables. This Master's Thesis presents the development of a technological solution to automate the regulatory process related to the sale of non-performing loans (NPLs) in the banking sector. The project is framed within the context of a cloud migration being carried out by the financial institution for which the project is being developed, and has been implemented on a cloud architecture that combines Azure Data Lake (with Delta Lake as the storage format) and Databricks as the processing platform. The solution enables the automatic generation of the templates required by Implementing Regulation (EU) 2023/2083, including data ingestion, transformation, validation, and delivery processes. Special attention has been paid to data quality and security, also integrating a CI/CD pipeline with tools such as Jenkins, SonarQube, and Fortify to ensure robust and controlled development. The main goal of the project is to help the institution comply with current regulations, facilitating transparency in the secondary NPL market through the use of standardized and auditable data. |
Descripción : | Máster Universitario en Big Data |
URI : | http://hdl.handle.net/11531/98056 |
Aparece en las colecciones: | TFG, TFM (temporales) |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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TFM - Fernandez-Madera Gonzalez, David.pdf | Trabajo Fin de Máster | 1,53 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Request a copy |
AnexoI.pdf | Autorización | 52,51 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Request a copy |
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