MACHINE LEARNING COMO EL AUDITOR DEL FUTURO: PREDICCIÓN AUTOMATIZADA DE RIESGOS E IRREGULARIDADES CONTABLES
DOI:
https://doi.org/10.56238/revgeov16n5-250Palabras clave:
Contabilidad 4.0, Auditoría Predictiva, Machine Learning, Riesgos Contables, Irregularidades ContablesResumen
La transformación digital y la Contabilidad 4.0 han impulsado la adopción de técnicas avanzadas de análisis de datos en la auditoría y el control contable, especialmente mediante el uso de algoritmos de machine learning. Este estudio tiene como objetivo evaluar la capacidad predictiva de modelos de aprendizaje automático para identificar riesgos e irregularidades contables en empresas brasileñas que cotizan en bolsa, contribuyendo a la consolidación de la auditoría predictiva como evolución de la auditoría tradicional. Para ello, se utilizaron datos económico-financieros, indicadores de desempeño, métricas de calidad de las ganancias y features textuales extraídas de las notas explicativas, abarcando el período de 2010 a 2024. Diversos algoritmos supervisados, incluidos modelos basados en ensemble learning, fueron entrenados y evaluados mediante validación cruzada y métricas como exactitud, F1-score y área bajo la curva ROC. Los resultados indican que los modelos de ensemble superan a los métodos estadísticos tradicionales en la predicción de irregularidades contables, especialmente cuando se combinan informaciones numéricas con revelaciones textuales, lo que refuerza el potencial de la inteligencia artificial como apoyo a la auditoría continua y a la gestión de riesgos. Desde el punto de vista teórico, el estudio profundiza la comprensión sobre la integración entre Contabilidad 4.0, auditoría predictiva y machine learning. Desde el punto de vista práctico, ofrece insumos para el desarrollo de sistemas automatizados de monitoreo contable más eficientes, preventivos y alineados con las demandas contemporáneas de gobernanza y transparencia.
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Referencias
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