Avances de la implementación del machine learning en la auditoría en Colombia
Por medio de este trabajo de grado se busca valorar los avances de la implementación del Machine Learning en la auditoría en Colombia. Se hace una revisión de literatura con el objetivo de determinar los modelos de Machine Learning más empleados en la auditoría, así como las ventajas y desventajas d...
- Autores:
-
León Alfonso, Lina Fernanda
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/67936
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10554/67936
- Palabra clave:
- Auditoría
Modelos
Inteligencia artificial
Machine learning
Auditing
Models
Machine learning
Artificial intelligence
Contaduría pública - Tesis y disertaciones académicas
Inteligencia artificial - Bogotá (Colombia)
Auditoría financiera - Bogotá (Colombia)
Mejoramiento de procesos - Bogotá (Colombia)
Innovaciones tecnológicas - Bogotá (Colombia)
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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Por medio de este trabajo de grado se busca valorar los avances de la implementación del Machine Learning en la auditoría en Colombia. Se hace una revisión de literatura con el objetivo de determinar los modelos de Machine Learning más empleados en la auditoría, así como las ventajas y desventajas de su implementación. Posteriormente, se entrevista a cuatro auditores en Colombia para establecer cómo perciben ellos la implementación de esta tecnología en la profesión en Colombia, cuál es la actualidad y los cambios percibidos tras la introducción de las diferentes herramientas tecnológicas en los últimos años, entre otros aspectos. Se concluye que la implementación del ML en la auditoría en el país aún se encuentra en una fase prematura, pues pese a existir grandes empresas y firmas pioneras en el tema, estos aportes se enfocan en las empresas que cuentan con los recursos, por consiguiente, existen diferentes factores que obstaculizan su implementación generalizada: el tema de recursos de las pequeñas y medianas empresas, además del temor de los profesionales de ser reemplazados por estas herramientas y, en gran medida, su desconocimiento. Se evidencia que las herramientas tecnológicas se han empezado a incorporar en las auditorías potenciadas con ML y los auditores, pese a usarlas, desconocen que esta subrama de la IA es la que les ayuda en predicciones, análisis y tendencias, entre otros usos muy importantes para su trabajo. |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Gómez Ceballos, Daniel FelipeSánchez Serna, AracelyLeón Alfonso, Lina FernandaCarvajal Sandoval, Alba RocióColombiaCundinamarca (Colombia)Bogotá (Colombia)2024-07-09T16:04:25Z2024-07-09T16:04:25Z2023-12-07http://hdl.handle.net/10554/67936instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.coPor medio de este trabajo de grado se busca valorar los avances de la implementación del Machine Learning en la auditoría en Colombia. Se hace una revisión de literatura con el objetivo de determinar los modelos de Machine Learning más empleados en la auditoría, así como las ventajas y desventajas de su implementación. Posteriormente, se entrevista a cuatro auditores en Colombia para establecer cómo perciben ellos la implementación de esta tecnología en la profesión en Colombia, cuál es la actualidad y los cambios percibidos tras la introducción de las diferentes herramientas tecnológicas en los últimos años, entre otros aspectos. Se concluye que la implementación del ML en la auditoría en el país aún se encuentra en una fase prematura, pues pese a existir grandes empresas y firmas pioneras en el tema, estos aportes se enfocan en las empresas que cuentan con los recursos, por consiguiente, existen diferentes factores que obstaculizan su implementación generalizada: el tema de recursos de las pequeñas y medianas empresas, además del temor de los profesionales de ser reemplazados por estas herramientas y, en gran medida, su desconocimiento. Se evidencia que las herramientas tecnológicas se han empezado a incorporar en las auditorías potenciadas con ML y los auditores, pese a usarlas, desconocen que esta subrama de la IA es la que les ayuda en predicciones, análisis y tendencias, entre otros usos muy importantes para su trabajo.This paper seeks to assess the progress of the implementation of Machine Learning in auditing in Colombia, for which it has a literature review to determine the most used Machine Learning models in auditing, as well as the advantages and disadvantages of introducing this technology in this field. Subsequently, four interviews conducted with auditors in Colombia to establish how they perceive the implementation of this technology in the profession in Colombia, what is the current situation, and the changes they have perceived after the introduction of different technological tools in recent years, among others. This allows us to conclude that the implementation of ML in auditing in Colombia is still in a premature phase because despite the existence of large companies and firms that are pioneers in the subject in Colombia, these contributions are focused on companies that have the resources, therefore, to reach a widespread implementation different factors hinder, such as the issue of resources of small and medium sized companies, in addition to the fear on the part of professionals of being replaced by these tools and largely ignorance. However, it is possible to show that certain technological tools have begun to be incorporate d into audits that are enhanced with ML, but auditors, despite making use of these tools, are unaware that this sub branch of AI is what allows these tools to help in terms of predictions, analysis, trends, among others.Contador PúblicoPregradoPDFapplication/pdfspaPontificia Universidad JaverianaContaduría PúblicaFacultad de Ciencias Económicas y AdministrativasAuditoríaModelosInteligencia artificialMachine learningAuditingModelsMachine learningArtificial intelligenceContaduría pública - Tesis y disertaciones académicasInteligencia artificial - Bogotá (Colombia)Auditoría financiera - Bogotá (Colombia)Mejoramiento de procesos - Bogotá (Colombia)Innovaciones tecnológicas - Bogotá (Colombia)Avances de la implementación del machine learning en la auditoría en ColombiaAdvances in the implementation of machine learning in auditing in ColombiaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82603http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/67936/4/license.txt2070d280cc89439d983d9eee1b17df53MD54open accessORIGINALTRABAJO DE GRADO LINA FERNANDA LEÓN ALFONSO.pdfTRABAJO DE GRADO LINA FERNANDA LEÓN ALFONSO.pdfDocumentoapplication/pdf547351http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/67936/1/TRABAJO%20DE%20GRADO%20LINA%20FERNANDA%20LE%c3%93N%20ALFONSO.pdf74f2dbc8460daba92f14105a52e81671MD51open accessDFGC- Carta - 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