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...
- 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
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Fraude
Error
Registro contable anormal
Detección de anomalías
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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. |
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Méndez Gutiérrez, S. G. y López Carranza, L. Z. (2023).Comportamientos anómalos generados en los datos financieros: Un estudio de caso [Tesis de pregrado, Universidad Cooperativa de Colombia]. Repositorio Institucional Universidad Cooperativa de Colombia. https://hdl.handle.net/20.500.12494/55583 |
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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.Resumen -- Introducción -- Marco teórico – Objetivos – Metodología – Resultados -- Comportamientos anómalos en la información financiera a través de la revisión de literatura -- Datos financieros que se ven afectados producto de los registros anómalos -- Estudio de casos relacionados con el comportamiento anómalo generado en datos financieros – Conclusiones -- ReferenciasPregradoContadora pública32 p.application/pdfspaUniversidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ciencias Económicas, Administrativas y Contables, Contaduría Pública, IbaguéTolimaContaduría PúblicaCiencias Económicas, Administrativas y ContablesIbaguéIbaguéhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Comportamientos anómalos generados en los datos financieros: Un estudio de casoTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAhmed, Mahmood, Islam, (2016). Un estudio sobre técnicas de detección de anomalías en el ámbito financiero.Sistemas informáticos de generación futura. Volumen 55, páginas 278-288Amani, FA; Fadlalla, AM. (2017). Aplicaciones de minería de datos en contabilidad: una revisión de la literatura y el marco organizativo. En t. J. Cuenta. inf. Sistema.; 24, págs. 32-58. https://dx.doi.org/10.1016/j.accinf.2016.12.004Barroso Marta y Labordab Juan. (2022). Transformación digital y surgimiento del sector Fintech: revisión sistemática de la literatura. Digital business. https://www-sciencedirect com.bbibliograficas.ucc.edu.co/science/article/pii/S2666954422000084?via%3DihubBeasley, MS (1996) Un análisis empírico de la relación entre la composición de la junta directivay el fraude en los estados financieros. La revisión contable, 71, 443-465.Debreceny y Gray.( 2010).Entradas de diario de minería de datos para la detección de fraude: un estudio exploratorio.En t. J. Cuenta. inf. 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Detección de estados financieros falsos utilizando datos publicados: algunas pruebas de Grecia. Revista de auditoría gerencial , 17 (4), 179–191.Tang, J., & Karim, K. E. (2019). Financial fraud detection and big data analytics – implications onauditors’ use of fraud brainstorming session. Managerial Auditing Journal, 34(3), 324-337. https://doi.org/10.1108/MAJ-01-2018-1767Varun Chandola, Arindam Banerjee y Vipin Kumar. (2009). Detección de anomalías: una encuesta. Computación ACM. Sobrevivir. 41, 3, artículo 15, 58 páginas. https://doi.org/10.1145/1541880.1541882VJ Hodge, J. Austin. (2004). Un estudio sobre metodologías de detección de valores atípicos. Revisión de Inteligencia Artificial, 22 (2), págs . 85-126Zemankova, A. (2019). Inteligencia artificial en auditoría y contabilidad: desarrollo, tendenciasactuales, oportunidades y amenazas. Revisión de la literatura. Actas de la Conferencia Internacional sobre Control, Inteligencia Artificial, Robótica y Optimización (ICCAIRO); págs.148-154. https://www.revistacomunicar.com/pdf/documentos/2020-apa7-comunicar-es.pdfFraudeErrorRegistro contable anormalDetección de anomalíasPublicationCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/f1cab39a-017a-4c3c-ae11-182bfa10d8b7/download4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84334https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/7263b4ec-5a7b-40c9-8e93-3f04fb21bc87/download3bce4f7ab09dfc588f126e1e36e98a45MD52ORIGINAL2023_Lopez&Mendez_comportamientos_datos_estudio.pdf2023_Lopez&Mendez_comportamientos_datos_estudio.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf461833https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/761acf03-ddf1-49fe-8a82-36466f80736f/downloade26edbff7b5f3c38196acfb4d21aff79MD532023_Lopez&Mendez_comportamientos_datos_estudio_acta de 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