Comportamientos anómalos generados en los datos financieros: Un estudio de caso

Ante el escenario actual, se resalta la importancia de identificar anomalías en el área contable y financiero, considerando que este proceso permite reconocer situaciones de irregularidades o comportamientos que generan fraude o errores derivados de desviaciones o adulteración de datos. Aunque este tema ha sido extremadamente importante en los últimos años, no es reciente y ha sido investigado en la parte académica y empresarial para resolver esta problemática que afecta a las organizaciones. Por lo anterior, este estudio analiza los comportamientos anómalos en los datos financieros. A nivel metodológico, esta investigación tiene un enfoque cualitativo, ya que se realiza una revisión literaria en documentos, bases de datos, libros, artículos de revistas sobre cómo se presentan los diferentes comportamientos anómalos en los datos financieros, los cuales se presentan en registros o información contable que se desvía significativamente de lo establecido o que presenta discrepancias inusuales. La detección de anomalías en datos financieros es crucial para mantener la integridad de las operaciones financieras y la seguridad en el entorno empresarial. Ayuda a identificar problemas potenciales de manera temprana y a tomar medidas proactivas para mitigar riesgos financieros. El estudio presenta un análisis cienciométrico realizado en el software VOSviewer el cual agrupa información encontrada en la base de datos Scopus tales como los principales autores, publicaciones, fuentes, países y organizaciones de colaboración en la detección de comportamientos anómalos en datos financieros, también se determinan los diferentes estudios de casos donde se pueda detectar dichos comportamientos atípicos. Como resultado se evidencia que a nivel internacional se destacan entre ellos Estados Unidos y Reino unido los cuales son los principales países en investigación y mayor publicación de documentos relacionado al tema antes mencionado.

• Autores: Méndez Gutiérrez, Stefany Geraldine; López Carranza, Lorin Zamira
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Cooperativa de Colombia
• Repositorio: Repositorio UCC
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/55583
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12494/55583
• Palabra clave: Fraude; Error; Registro contable anormal; Detección de anomalías
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/