La inteligencia artificial: una alternativa tecnológica para auto matizar procesos de auditoría

Jefferson Humberto Figueroa Moreno, Dayra Elena Banguera Rojas, Paúl Enrique Mosquera Mera, Enny Alexander Mesías Ortega

Resumen


El objetivo de la investigación se orientó a identificar las características que tiene la inteligencia artificial y como pueden emplearse para automatizar la auditoría. Con la incorporación de la IA, se han podido realizar actividades humanas por medio de máquinas, que han permitido llegar a la automatización de la auditoría, usando técnicas como sistemas expertos en auditoría, redes neuronales artificiales, agentes inteligentes y sistemas basados en conocimientos. Uno de los principales beneficios es que permitirá a los auditores no perder tiempo en tareas repetidas y dediquen mayor tiempo a las actividades inherentes a la presentación del informe final de auditoría.


Palabras clave


auditoría; procesos de auditoría; automatización de auditoría; inteligencia artificial; inteligencia artificial en auditoría.

Texto completo:

PDF HTML

Referencias


Balakrishnama, A., y Ganapathiraju, A. (1998). Análisis discriminante lineal: un breve tutorial. Editorial Mississippi State University. Recuperado de: https://www.isip.piconepress.com/publications/reports/1998/isip/lda/lda_theory.pdf

Bengio, Y., Couryille, A. y Goodfellow, I., (2016). Aprendizaje profundo. Recuperado de:

https://books.google.ie/books?hl=en&lr=&id=omivDQAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR5&dq=deep+le#v=onepage&q=deep%20le&f=false

Barraza, C. (2018). Manual para la Presentación de Referencias Bibliográficas de Documentos Impresos y Electrónicos. Disponible en:

http://www.utemvirtual.cl/manual_referencias.pdf

Chen, Y., Lin, Y., Kung, Ch., Chung, M. y Yen, I. (2019). Diseño e implementación de medidores de energía inteligentes asistidos por análisis en la nube considerando la inteligencia artificial avanzada como análisis de borde en la gestión del lado de la demanda para hogares inteligentes. Recuperado de:

https://www.mdpi.com/1424-8220/19/9/2047

Cortez, J. (2018). El marco teórico referencial y los enfoques de investigación. Research Revista de la Carrera de Ingeniería Agrónoma de la Universidad Mayor de San Andrés. Disponible en:

https://apthapi.umsa.bo/index.php/ATP/article/view/213/203

Cortés, O. (2020). Algoritmos y algunos retos jurídico-institucionales para su aplicación en la Administración Pública. Editorial Pertsonak.

Dillard, J. y Yuthas, K. (2001). Una ética de responsabilidad para los sistemas expertos de auditoría. Research Journal of Business Ethics. Volumen 30, número 4. Disponible en:

https://doi.org/10.1023/A:1010720630914

Duque, N., Chavarro, J. y Moreno, R. (2007). Seguridad inteligente. Research Scientia et Technica. Volumen 8, número 35. Disponible en:

https://doi.org/10.22517

Henao, M. (2001). CommonKads-RT: Una Metodología para el Desarrollo de Sistemas Basados en el Conocimiento de Tiempo Real. Editorial Universidad Politécnica de Valencia.

IEEE Corporate Advisory Group (CAG). (2017). Guía de Términos y Conceptos en Automatización Inteligente de Procesos. Editorial Institute of Electrical and Electronics Engineers Standards Association. Recuperado de:

https://standards.ieee.org/standard/2755-2017.html

Issa, H., Sun, T. y Vasarhelyi, M. (2016). Ideas de investigación para la inteligencia artificial en la auditoría: la formalización de la auditoría y la suplementación de la fuerza laboral. Research Journal of Emerging Technologies in Accounting. Volumen 12, número 2. Disponible en:

https://doi.org/10.2308/jeta1051

Jackson, P. (1999). Introducción a los sistemas expertos. Editorial Semanticscholar.

Khodakivska, L. (2018). Auditoría informática mediante inteligencia artificial. Disponible en:

http://www.market-infr. od.ua/journals/2018/20_2018_ukr/20_2018.pdf

Kozhakhmet, K., Bortsova, G., Inoue, A. y Atymtayeva, L. (2018). Sistema experto para auditoría de seguridad mediante lógica difusa. Disponible en:

https://ceur-ws.org/Vol-841/submission_35.pdf

Manita, R., Elommal, N., Baudier, P. y Hikkerova, L. (2020). La transformación digital de la auditoría externa y su impacto en el gobierno corporativo. Research Technological Forecasting and Social Change. Volumen 150, número 119. Disponible en:

https://doi. org/10.1016/j.techfore.2019.119751

Marr, B. (2016). Lo que todos deberían saber sobre la computación cognitiva. Recuperado de:

https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2016/03/23/what-everyone-should-know-aboutcognitive-computing/#479097f25088

Montoya, D., Giraldo, J. y Perdomo, W. (2016). Caracterización, Arquitectura de los SBC, y el proceso de realización de las auditorias en Colombia. Disponible en:

http://www.iiis.org/CDs2013/CD2013SCI/CISCI_2013/PapersPdf/CA923DT.pdf

Mota Sánchez, E. (2021). Inteligencia Artificial y Auditoría Pública. Editorial Wolters Kluwer.

Olivas, J. (2021). Inteligencia artificial, inteligencia computacional y análisis inteligente de datos. Editorial OBS Business School.

Pedrosa, I., Laureano, R. y Costa, C. (2015). Motivaciones de los auditores para el uso de las Tecnologías de la Información en su profesión: Aplicación a los Revisores Fiscales. Research Revista Ibérica de Sistemas y Tecnologías de Información. Volumen 27, número 3. Disponible en:

https://www.proquest.com/openview/8a2868ccf43245be9a642a31d5454ca4/1?pq-origsite=gscholar&cbl=1006393

Piñeiro, C., De Llano, P. y Rodríguez, M. (2013). ¿Proporciona la auditoría evidencias para detectar y evaluar tensiones financieras latentes? Un diagnóstico comparativo mediante técnicas econométricas e inteligencia artificial. Research Revista Europea de Dirección y Economía de La Empresa, Volumen 22. Disponible en:

https:// doi.org/10.1016/j.redee.2012.10.001

PricewaterhouseCoopers. (2016). Blockchain y automatización de contratos inteligentes: cómo los contratos inteligentes automatizan los negocios digitales. Disponible en:

https://www.pwc.com/us/en/technology-forecast/2016/blockchain/pwc-smart-contract-automation-digital-business.pdf

Proaño, R., Saguay, C., Jácome, S. y Sandoval, F. (2017). Sistemas basados en conocimiento como herramienta de ayuda en la auditoria de sistemas de información. Volumen 7. Disponible en:

https://doi.org/10.29019

Rodríguez, M., Piñeiro, C. y De Llano, P. (2014). Determinación del riesgo de fracaso financiero mediante la utilización de modelos paramétricos, de inteligencia artificial, y de información de auditoría. Research Financial risk determination of failure by using parametric model, artificial intelligence and audit. Volumen 41. Disponible en:

https://www.scielo.cl/scielo.php?pid=S071852862014000200002&script=sci_abstract

Rojas J. y Escobar M. (2021). Beneficio del uso de tecnologías digitales en la auditoría externa: una revisión de la literatura. Research Revista Facultad de Ciencias Económicas de Universidad Externado. Volumen 29, número 2. Disponible en:

http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0121-68052021000200045

Russell, S. y Norvig, P. (2020). Inteligencia artificial: un enfoque moderno. Editorial Pearson: EE.UU.

SAS Analytic Software & Solutions. (2011) Visión artificial: qué es y por qué es importante. Recuperado de:

https://www.sas.com/en_ie/insights/analytics/computer-vision.html

SAS Analytic Software & Solutions. (2011) Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): ¿Qué es y por qué es importante? Recuperado de:

https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/what-isnatural-language-processing-nlp.html

Searle, J. (1980). Guía de Términos y Conceptos en Automatización Inteligente de Procesos. Editorial Behavioral and Brain Sciences.

Sheils, B. (2020). Investigación en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial en la industria de la auditoría. Editorial Universidad Pontificia Comillas de Madrid.

Sosa, M. (2007). Inteligencia artificial en la gestión financiera empresarial. Disponible en:

http://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/pensamiento/article/viewFile/3518/2252

Sun, T. y Vasarhelyi, M. (2018). Adoptar el análisis de datos textuales en la auditoría con aprendizaje profundo. Research Revista Internacional de Investigación de Contabilidad Digital. Volumen 18, número 49. Disponible en:

https://doi.org/10.4192/1577-8517-v18_3

Sykes, A.O. (1993). Introducción al análisis de regresión en la Facultad de Derecho de la Universidad de Chicago. Recuperado de:

https://chicagounbound.uchicago.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1050&context=law_and_econo mics

Vasarhelyi, M. y Kogan, A. (1997). Inteligencia Artificial en Contabilidad y Auditoría: Hacia Nuevos Paradigmas. Research in Artificial Intelligence in Accounting and Auditing. Volumen 4. Disponible en:

http://raw.rutgers.edu/MiklosVasarhelyi/Resume%20Articles/BOOKS/B13.%20artificial%20intelligence.pdf

Vasarhelyi, M., Zhang, A. y Rozario, A. (2019). Examinación sobre la automatización en la auditoría. Research International Federation Accountants. Disponible en: https://www.ifac.org/knowledge-gateway/discussion/examinaci-n-sobre-la-automatizaci-n-en-la-auditor

Velásquez J. D. (2014). Una guía corta para escribir revisiones sistemáticas de literatura parte 1. Editorial DYNA. Bogotá. Colombia.

Zadeh, L. (1965). Conjuntos difusos de aprendizaje profundo. Editorial Information and Control.

Zhang, C. (2019). Automatización inteligente de procesos en auditoría. Research Journal of Emerging Technologies in Accounting. Volumen 16, número 2. Disponible en:

https://doi.org/10.2308/jeta-52653




DOI: https://doi.org/10.23857/pc.v9i11.8406

Enlaces de Referencia

  • Por el momento, no existen enlaces de referencia
';

Bookmark and Share




Polo del Conocimiento              

Revista Científico-Académica Multidisciplinaria

ISSN: 2550-682X

Casa Editora del Polo                                                 

Manta - Ecuador       

Dirección: Ciudadela El Palmar, II Etapa,  Manta - Manabí - Ecuador.

Código Postal: 130801

Teléfonos: 056051775/0991871420

Email: polodelconocimientorevista@gmail.com / director@polodelconocimiento.com

URL: https://www.polodelconocimiento.com/