Inteligencia artificial y auditorías basadas en datos no estructurados

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.56368/Entrelineas312

Palabras clave:

análisis de datos, auditoría financiera, Big Data, contabilidad, Inteligencia Artificial

Resumen

En contabilidad, auditoría y finanzas, se manejan numerosos documentos para los cuales no existe una metodología que permita extraer los datos verdaderamente relevantes. Actualmente, el uso de la inteligencia artificial permite tratar datos no estructurados, cuya complejidad para procesarlos y organizarlos requiere una considerable cantidad de horas-hombre, ralentizando la labor del auditor. En los últimos años, términos como Big Data, análisis de datos e inteligencia artificial han emergido como conceptos clave en la contabilidad. Con el objetivo de describir la aplicación de la inteligencia artificial en el análisis y procesamiento de datos no estructurados para su uso en auditorías operacionales, se realizó un estudio descriptivo y documental, con un diseño no experimental y una perspectiva transversal. Los resultados demostraron el tratamiento de datos no estructurados en la auditoría, especificando su clasificación y manejo, destacando cómo el Big Data influye en la auditoría y cómo los datos estructurados y no estructurados están transformando los métodos tradicionales del proceso auditor. Se concluye que manejar grandes volúmenes de datos no estructurados siempre plantea riesgos de seguridad y privacidad, lo que justifica la necesidad de proteger estos datos contra accesos no autorizados. Al mismo tiempo, se enfatiza la necesidad de que los contadores y auditores adquieran nuevas habilidades y conocimientos técnicos para trabajar con herramientas avanzadas de inteligencia artificial y análisis de datos.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Referencias

Adnan, K., & Akbar, R. (2019). An analytical study of information extraction from unstructured and multidimensional big data. Journal of Big Data, 6(1), 1-38. https://doi.org/10.1186/s40537-019-0254-8

Becker, J., Knackstedt, R. & Pöppelbuß, J. (2009). Developing Maturity Models for IT Management. Business & Information Systems Engineering, 1(3), 213–222. https://doi.org/10.1007/s12599-009-0044-5

Bose, S., Dey, S. K., & Bhattacharjee, S. (2023). Big data, data analytics and artificial intelligence in accounting: An overview. Handbook of big data research methods, 32-51. https://acortar.link/yuKfTn

Bridwater, A. (2018). The 13 Types Of Data. In Forbes. https://www.forbes.com/sites/adrianbridgwater/2018/07/05/the-13-types-of-data/

Chowdhury, E. K. (2021). Prospects and challenges of using artificial intelligence in the audit process. .The Essentials of Machine Learning in Finance and Accounting, 139-156. http://dx.doi.org/10.4324/9781003037903-8

De La Hoz Suárez, B. A., Manjarres Tete, A. E., De La Hoz Suárez, A. I. & Luna Morán, I. F. (2024). Inteligencia artificial como estrategia para gestionar los procesos de auditoría financiera. Revista Estrategia Organizacional, 13(1), 57-72. https://ideas.repec.org/a/col/000577/021148.html

Fisher, I. E., Garnsey, M. R., & Hughes, M. E. (2016). Natural language processing in accounting, auditing and finance: A synthesis of the literature with a roadmap for future research. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, 23(3), 157-214. https://doi.org/10.1002/isaf.1386

Fukas, P., Rebstadt, J., Remark, F., & Thomas, O. (2021). Developing an Artificial Intelligence Maturity Model for Auditing. In ECIS, A Virtual AIS Conference, 1-18. https://acortar.link/1gNZKA

Fundación Latinoamericana de Auditores Internos. (2022). Perspectivas y percepciones globales. The Institute of Internal Auditors, Inc.

Gepp, A., Linnenluecke, M. K., O’Neill, T. J., & Smith, T. (2018). Big data techniques in auditing research and practice: Current trends and future opportunities. Journal of Accounting Literature, 40(1), 102-115. https://doi.org/10.1016/j.acclit.2017.05.003

Hasan, A. R. (2021). Artificial Intelligence (AI) in accounting & auditing: A Literature review. Open Journal of Business and Management, 10(1), 440-465. https://doi.org/10.4236/ojbm.2022.101026

Hevner, A.R., Ram, S. & March, S.T. (2004). Design Science in Information Systems Research. MIS Quarterly, 28(1)75-105. https://doi.org/10.2307/25148625

Hou, B., Zhang, Y., Shang, Y., Liang, X., Liu, T., & Su, J. (2020, October). Research on unstructured data processing technology in executing audit based on big data budget. In Journal of Physics: Conference Series, 1650(3), 032100. IOP Publishing. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1650/3/032100

Michael, A., & Dixon, R. (2019). Audit data analytics of unregulated voluntary disclosures and auditing expectations gap. International Journal of Disclosure and Governance, 16(4), 188-205. https://doi.org/10.1057/s41310-019-00065-x

Montoya Hernández, A. Y. & Valencia Duque, F. J. (2020). Inteligencia artificial al servicio de la auditoría: una revisión sistemática de literatura. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, (E27), 213-226. https://www.proquest.com/openview/8a2868ccf43245be9a642a31d5454ca4/1?pq-origsite=gscholar&cbl=1006393

Nielsen, S. (2022). Management accounting and the concepts of exploratory data analysis and unsupervised machine learning: a literature study and future directions. Journal of Accounting & Organizational Change, 18(5), 811-853. https://doi.org/10.1108/JAOC-08-2020-0107

Omoteso, K. (2012). The application of artificial intelligence in auditing: Looking back to the future. Expert Systems with Applications, 39(9), 8490-8495. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.01.098

Ortiz de Zárate Alcarazo, L. (2022). Explicabilidad (de la inteligencia artificial). Eunomía, Revista en Cultura de la Legalidad, 22, 328-344.

Salinas Rodríguez, S. I. (2023). Textarium: Un sistema de visualización de textos utilizando conocimiento libre y procesamiento de lenguaje natural. (Tesis de Ingeniería). Universidad de Chile.

Sheils, B. P. (2020). Investigación en la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) en la industria de la auditoría. Universidad Pontificia Comillas.

Sun, T., & Vasarhelyi, M. A. (2018). Embracing textual data analytics in auditing with deep learning. International Journal of Digital Accounting Research, 18, 49-67. https://doi.org/10.4192/1577-8517-v18_3

Török, R. M. (2022). Artificial intelligence algorithms applied in business and accounting. Timisoara Journal of Economics and Business, 15(1), 73-90. https://doi.org/10.2478/tjeb-2022-0005

Yang, M., Adomavicius, G., Burtch, G., & Ren, Y. (2018). Mind the gap: Accounting for measurement error and misclassification in variables generated via data mining. Information Systems Research, 29(1), 4-24.Yudowati, S., & Alamsyah, A. (2018). Big data framework for auditing process. International Journal of Engineering & Technology, 7(4.38), 908-911. https://doi.org/10.1287/isre.2017.0727

Žager, K., Dečman, N., & Rep, A. (2020). The impact of artificial intelligence on the accounting process. In 9th International Scientific Symposium Region, Entrepreneurship, Development 2020 (RED 2020) (1430-1444). https://www.researchgate.net/publication/342171038_The_Impact_of_Artificial_Intelligence_on_the_Accounting_Process

Descargas

Publicado

30-06-2024

Número

Sección

Artículos de investigación

Cómo citar

Massoud, H. (2024). Inteligencia artificial y auditorías basadas en datos no estructurados. Entrelíneas, 3(1), 5-18. https://doi.org/10.56368/Entrelineas312

Artículos similares

1-10 de 41

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.