Tecnología en la batalla contra el fraude contable


Entendemos, dicho esto, que la situación amerita estudiar nuevas herramientas que permitan a los auditores amplificar sus capacidades para la detección oportuna de estos eventos.

A través de la ciencia de datos, es posible explotar los mismos, ya sea para efectuar observación descriptivos o aceptablemente predicciones; en uno y otro sentidos, con el fin de tomar mejores decisiones. En el primer caso, nos valdremos de determinadas técnicas para evaluar características de un dataset y, sobre ellos, aplicar el método deductivo, yendo de lo caudillo a lo particular; mientras que, mediante el observación predictivo, se buscará aplicar algoritmos que nos permitan inferir sobre futuros casos no tratados en esta instancia, aplicando, entonces, el método inductivo. Respecto a las técnicas de machine learning hoy disponibles para los auditores, nos basamos tanto en modelos supervisados como no supervisados.

Actualmente existen múltiples técnicas analíticas para poder evaluar potenciales fraudes internamente de un universo de datos. Entre las más utilizadas están el observación de frecuencias, aplicación de la ley de Benford, indicadores lineales multivariantes, aplicación de redes sociales, redes neuronales, clustering y observación de anomalías mediante algoritmos de “bosque” (Random Forest, Isolation Forest).

Si aceptablemente este ataque pueda demostrar diversas situaciones anómalas internamente de la contabilidad sujeta a revisión, es importante mencionar que no estamos en condiciones de afirmar que todas ellas se deban a fraudes. En principio, porque lo que diferencia un error de un fraude es la intencionalidad, concepto no observable que excede nuestro difusión.

Por otro banda, podemos encontrarnos con situaciones anormales, pero que no han sido un fraude o un error, con lo cual estaríamos en presencia de un ficticio positivo. No obstante, consideramos que la aplicación de este tipo de herramientas puede potenciar al auditor al facilitarle su planificación y brindarle información valiosa para mejorar su revisión, y al orientarlo con determinados eventos que, en principio, requerirían una decano atención y que, bajo un enfoque tradicional, podrían restar fuera de su muestra.

Junto con las técnicas mencionadas en el presente artículo, entendemos que existen múltiples oportunidades de mejoras, como el beneficio de datos de los usuarios, ponderándolos de acuerdo con el perfil del defraudador. Este beneficio podría incluir técnicas de screening por las cuales se puedan observar situaciones financieras personales y, eventualmente, una carencia (concepto relevante según la teoría del triángulo del fraude) de los colaboradores de la estructura sujeta a auditoría. Invitamos a lectores, expertos en contabilidad, forensics y ciencia de datos a continuar explorando para conseguir una contribución significativa en una profesión que continúa en plena transformación.

Socio Consultoría, Compliance e

Investigaciones BDO en Argentina.



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