Inteligencia Artificial en la Auditoría Forense: Avances y Desafíos en la Detección de Fraudes

Esta monografía analiza cómo la inteligencia artificial IA puede representar para la auditoria forense un avance, y a su vez, un desafío en la detección de fraudes, mediante la identificación y categorización de los estudios científicos relacionados con la IA y su uso en la auditoria forense en los últimos diez años, en pro de la descripción de los avances y los desafíos de la IA en la auditoria forense. Se establece una metodología de alcance descriptivo, ya que se centrará en describir fenómenos, situaciones, contextos y eventos, especificando propiedades, características y perfiles del objeto de estudio que se somete al análisis. De enfoque cualitativo, ya que espera comprender y explorar fenómenos desde una perspectiva subjetiva y en profundidad; de tipo documental y práctico, en donde se enfocará en la interpretación y reflexión de la realidad dando sentido a la información. Como técnicas de recolección de información, se selecciona la revisión bibliográfica de documentos como artículos científicos y publicaciones institucionales que reposen en bases de datos como Redalyc, ScienceDirect, Google académico, entre otras; a su vez de la construcción de un Resumen Analítico Especializado RAE, propio de los estudios documentales.

• Autores: Alvarado Castañeda, Angela Nataly; Fraile Vargas, Michael Steve
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad Libre
• Repositorio: RIU - Repositorio Institucional UniLibre
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unilibre.edu.co:10901/31976
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10901/31976
• Palabra clave: Inteligencia artificial; Auditoria Forense; Artificial intelligence; Inteligencia Artificial -- Aspectos sociales; Ciencia forense digital
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/