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La medición de los riesgos financieros tales como operacional, liquidez y crédito, entre otros, es una de las preocupaciones más frecuentes en el sector financiero; en este sentido, la materialización del riesgo operacional da lugar a enormes pérdidas monetarias derivadas de fallos en las personas, en los procesos y en los procedimientos que inciden en la operación de la entidad. Con el fin de sistematizar la medición del riesgo operacional se ha desarrollado el Sistema de Información Operational Risk Management, el cual facilita la medición del riesgo operacional, a partir de la obtención de la matriz de pérdidas esperadas e inesperadas y la estimación de Valor en Riesgo Operacional (Op-VaR) para los diferentes fallos que se puedan presentar en cada una de las líneas de negocio con las que cuenta la entidad. En este trabajo se muestra cómo el uso de la arquitectura basada en filtros facilita y agiliza cálculos que requieren grandes volúmenes de datos con información financiera. Actualmente el Sistema de Información es utilizado por entidades del sector financiero colombiano quienes a partir de su uso han optimizado tanto sus utilidades como la productividad del talento humano, toda vez que el sistema ha permitido generar planes de contingencia para atender una crisis por riesgo operacional, The measurement of financial risks, such as operational, liquidity and credit, among others, is one of the most frequent concern in the bank and corporative sector, in this sense, the operational risk materialization causes large losses due to fails on the procedures that affect the functioning of the organization. With the goal of systematize the risk measurement, we has implement the Information System Financial Risk Management which facilitates the measurement of operational risk starting on the expected and unexpected loss matrix and the estimation of Value at Operational Risk (Op-VaR) for different failures that may occur in each of the business lines that the entity has. The paper shows how the use of filters based on easier and faster calculations that require large volumes of data from financial information architecture. Currently the Information System is used by Colombian financial sector entities who from their use have optimized both their profits and the productivity of human talent, since the system has allowed the generation of contingency plans to deal with a crisis due to operational risk

La medición de los riesgos financieros tales como operacional, liquidez y crédito, entre otros, es una de las preocupaciones más frecuentes en el sector financiero; en este sentido, la materialización del riesgo operacional da lugar a enormes pérdidas monetarias derivadas de fallos en las personas, en los procesos y en los procedimientos que inciden en la operación de la entidad. Con el fin de sistematizar la medición del riesgo operacional se ha desarrollado el Sistema de Información Operational Risk Management, el cual facilita la medición del riesgo operacional, a partir de la obtención de la matriz de pérdidas esperadas e inesperadas y la estimación de Valor en Riesgo Operacional (Op-VaR) para los diferentes fallos que se puedan presentar en cada una de las líneas de negocio con las que cuenta la entidad. En este trabajo se muestra cómo el uso de la arquitectura basada en filtros facilita y agiliza cálculos que requieren grandes volúmenes de datos con información financiera. Actualmente el Sistema de Información es utilizado por entidades del sector financiero colombiano quienes a partir de su uso han optimizado tanto sus utilidades como la productividad del talento humano, toda vez que el sistema ha permitido generar planes de contingencia para atender una crisis por riesgo operacional The measurement of financial risks, such as operational, liquidity and credit, among others, is one of the most frequent concern in the bank and corporative sector, in this sense, the operational risk materialization causes large losses due to fails on the procedures that affect the functioning of the organization. With the goal of systematize the risk measurement, we has implement the Information System Financial Risk Management which facilitates the measurement of operational risk starting on the expected and unexpected loss matrix and the estimation of Value at Operational Risk (Op-VaR) for different failures that may occur in each of the business lines that the entity has. The paper shows how the use of filters based on easier and faster calculations that require large volumes of data from financial information architecture. Currently the Information System is used by Colombian financial sector entities who from their use have optimized both their profits and the productivity of human talent, since the system has allowed the generation of contingency plans to deal with a crisis due to operational risk

En el marco de los Sistemas de Recuperación de Información, se ubican los Sistemas de Recuperación de Imágenes, los cuales permiten generar procesos de búsqueda y almacenamiento de recursos por medio de coincidencias por palabras claves u otros métodos en tiempo real. Este tipo de sistemas pueden usar como í ndices, contenido visual de las imágenes como color, textura y brillo, y además combinar diferentes atributos para mejorar los procesos de clasificación y relevancia de los resultados del proceso de búsqueda, que se conocen como 'de la calidad de la información'. Este artículo presenta el modelamiento de un Sistema de Recuperación de Imágenes que combina atributos de la recuperación basada en contenido como color, textura y forma, con la recuperación basada en la calidad de la información, como frecuencia de actualización, portabilidad y relevancia, en el contexto de la Colección Digital de Imágenes de Ecosistemas Acuáticos Amazónicos del Grupo CAPREA de la Universidad de la Amazonia. In Information Retrieval Systems, Image Retrieval Systems are located; they allow generating searching and storing processes of resources through coincidences by key words or other real-time methods. This type of systems can use visual content of images (color, texture, and brightness) as indices. In addition, these systems combine different attributes to improve the processes of classification and relevance of the searching process results known as 'Information Quality.' This paper presents the modeling of a Image Retrieval System which combines attributes of the contentbased retrieval such as color, texture, and shape, with the Information Quality-based retrieval as updating portability and relevance frequency in the context of Digital Image Collection of Aquatic Amazon Ecosystems of Universidad del Amazonia CAPREA Research Group.

En el marco de los Sistemas de Recuperación de Información, se ubican los Sistemas de Recuperación de Imágenes, los cuales permiten generar procesos de búsqueda y almacenamiento de recursos por medio de coincidencias por palabras claves u otros métodos en tiempo real. Este tipo de sistemas pueden usar como í ndices, contenido visual de las imágenes como color, textura y brillo, y además combinar diferentes atributos para mejorar los procesos de clasificación y relevancia de los resultados del proceso de búsqueda, que se conocen como 'de la calidad de la información'. Este artículo presenta el modelamiento de un Sistema de Recuperación de Imágenes que combina atributos de la recuperación basada en contenido como color, textura y forma, con la recuperación basada en la calidad de la información, como frecuencia de actualización, portabilidad y relevancia, en el contexto de la Colección Digital de Imágenes de Ecosistemas Acuáticos Amazónicos del Grupo CAPREA de la Universidad de la Amazonia.