Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: 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)

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