Integración de la inteligencia artificial en la contabilidad forense: Herramientas y eficacia en la detección de fraudes
Integration of artificial intelligence in forensic accounting: Tools and effectiveness in fraud detection
DOI:
https://doi.org/10.56712/latam.v5i4.2460Palabras clave:
contabilidad forense, detección, eficacia, inteligencia artificial, fraudesResumen
El objetivo de este estudio fue analizar la integración de la inteligencia artificial en la contabilidad forense, así como también identificar herramientas y su eficacia en la detección de fraudes, para lo cual se ha utilizado la siguiente metodología: enfoque cualitativo, diseño documental, método analítico, en el que la población estuvo conformada por fuentes documentales seleccionadas a partir de la aplicación de ciertos criterios de selección y búsqueda definidos por el autor. Además, se han utilizado el fichaje y la ficha bibliográfica como técnica e instrumento de recolección de datos respectivamente. Los principales resultados indican que la integración de la inteligencia artificial en la contabilidad es ampliamente reconocida por su capacidad transformadora y sus beneficios, aunque se reconocen los beneficios de la IA, las preocupaciones sobre interpretabilidad y privacidad varían según el contexto y aplicación, asimismo, los coinciden en la superioridad de la IA sobre los métodos tradicionales. Se concluye que se ha determinado la eficacia de las herramientas de inteligencia artificial implementadas en la detección de fraudes, revelándose que estas tecnologías superan significativamente a los métodos tradicionales en términos de precisión y capacidad de análisis. Los estudios destacan que la IA, mediante técnicas como el aprendizaje profundo y el análisis en tiempo real, ofrece soluciones avanzadas para detectar fraudes y gestionar riesgos de manera efectiva. A pesar de la necesidad de adaptar estas herramientas según el contexto económico, su capacidad para identificar anomalías y mejorar la detección de fraudes es ampliamente reconocida
Descargas
Citas
Abdel-Rahman, L., & Andriansyah, Y. (2023). The Role Artificial Intelligence in Modern Banking: An Exploration of AI-Driven Approaches for Enhanced Fraud Prevention, Risk Management, and Regulatory Compliance. Reviews of Contemporary Business Analytics, 6(1), 110-132.
Arias, F. G. (2016). El proyecto de investigación Introducción a la metodología científica (7.a ed.). Episteme. https://drive.google.com/file/d/1hPC-6tjdJtkHnZNhGNCAsttmD3cv7ywh/view?fbclid=IwAR1KdkZl_SUbXZj2WNQwhS7Dk3nQTUSf6SXQQCxZHk2Ux4aAeMtRBgkILXU
Castillo, C., & Reyes, B. (2015). Guía metodológica de proyectos de investigación social (Santa Elena, Ecuador). https://drive.google.com/file/d/1kriXItSbYw80v_CS1itLnmnSayMxlKu3/view
Cho, O. (2024). Analysis of the Impact of Artificial Intelligence Applications on the Development of Accounting Industry. Nanotechnology Perceptions, 20(S1), 75-83. https://doi.org/10.62441/nano-ntp.v20iS1.7
Erazo-Castillo, J., & De la A-Muñoz, S. (2023). Auditoría del futuro, la prospectiva y la inteligencia artificial para anticipar riesgos en las organizaciones. Revista Digital Novasinergia, 6(1), 105-119. https://doi.org/10.37135/ns.01.11.07
Guamán, K., Hernández, E., & Lloay, S. (2021). El proyecto de investigación: La metodología de la investigación científica o jurídica. Revista Conrado, 17(81), 163-168.
Jejeniwa, T., Mhlongo, N., & Jejeniwa, T. (2024). A comprehensive review of the impact of artificial intelligence on modern accounting practices and financial reporting. Computer Science & IT Research Journal, 5(4), 1031-1047. https://doi.org/10.51594/csitrj.v5i4.1086
Kureljusic, M., & Karger, E. (2024). Forecasting in financial accounting with artificial intelligence – A systematic literature review and future research agenda. Journal of Applied Accounting Research ahead-of-print, 25(1), 81-104. https://doi.org/10.1108/JAAR-06-2022-0146
Lüthy, I. (2022). Inteligencia artificial y aprendizaje de máquina en diagnóstico y tratamiento del cáncer. Medicina, 82(5), 798-800.
Mohanty, B., & Mishra, S. (2023). Role of Artificial Intelligence in Financial Fraud Detection. Academy of Marketing Studies Journal, 27(4), 1-16.
Moreno-Hernández, J., Campos-Molano, J., Medina-Betancourt, Y., & Poloche-Valencia, D. (2023). La inteligencia artificial como herramienta para la detección del fraude fiscal: Caso Colombia. Revista Económica, 11(2), 25-35. https://doi.org/10.54753/rve.v11i2.1677
Nava, H. (2008). La investigación jurídica. PANAPO.
Odonkor, B., Kaggwa, S., Uwaoma, P., Olanipekun, A., & Farayola, O. (2024). The impact of AI on accounting practices: A review: Exploring how artificial intelligence is transforming traditional accounting methods and financial reporting. World Journal of Advanced Research and Reviews, 21(1), 172-188. https://wjarr.com/
Peng, Y., Ahmad, S., Bani, A., Al Shaikh, M., Daoud, M., & Hussein, F. (2023). Riding the Waves of Artificial Intelligence in Advancing Accounting and Its Implications for Sustainable Development Goals. Sustainability, 15(19), 1-12. https://doi.org/10.3390/su151914165
Quevedo-Barros, M., Neira-Neira, M., Quevedo-Vázquez, J., & Quevedo-Cuenca, J. (2020). La contabilidad forense como herramienta en la detección de fraudes en las empresas. Revista Dominio de las Ciencias, 6(5), 261-275. http://dx.doi.org/10.23857/dc.v6i5.1597
Rangineni, S., & Marupaka, D. (2023). Analysis of data engineering for fraud detection using machine learning and artificial intelligence technologies. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science, 5(7), 2137-2146. https://www.doi.org/10.56726/IRJMETS43408
Rodríguez, J. (2023). Auditoría forense en la era de la inteligencia artificial, un enfoque vanguardista para combatir el fraude financiero. Punto de vista, 14(21), 99-118.
Shoetan, P., & Familoni, B. (2024). Transforming fintech fraud detection with advanced artificial intelligence algorithms. Finance & Accounting Research Journal, 6(4), 604-625. https://doi.org/10.51594/farj.v6i4.1036
Valladares-Albarracín, J., & Ordóñez-Parra, Y. (2024). La aplicación de inteligencia artificial en la auditoría contable. Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas, 4(2), 73-85. https://doi.org/10.62574/rmpi.v4iespecial.172
Yalamati, S. (2023). Identify fraud detection in corporate tax using Artificial Intelligence advancements. International Journal of Machine Learning for Sustainable Development, 5(2), 1-15.














