Impacto de la Inteligencia Artificial y el Análisis de Datos en la Auditoría Financiera y la Detección de Fraudes. Impact of Artificial Intelligence and Data Analysis on Financial Auditing and Fraud Detection.
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
La transformación digital ha modificado profundamente los procesos de control, supervisión y aseguramiento de la información financiera, generando nuevos desafíos para la auditoría tradicional. En este contexto, la inteligencia artificial y el análisis de datos han emergido como herramientas clave para optimizar la revisión contable, ampliar la cobertura del examen auditor y fortalecer la detección temprana de irregularidades y fraudes. El presente estudio tuvo como objetivo analizar el impacto de la inteligencia artificial y el análisis de datos en la auditoría financiera y en los procesos de detección de fraude, a partir de una revisión documental de carácter descriptivo y analítico. La metodología se sustentó en el análisis de fuentes académicas especializadas, enfocadas en las transformaciones tecnológicas aplicadas al ámbito contable y de auditoría. Los resultados evidencian que estas tecnologías permiten procesar grandes volúmenes de información en tiempo real, identificar patrones anómalos, reducir errores humanos y favorecer modelos de auditoría continua y predictiva. Asimismo, se concluye que la incorporación de estas herramientas no sustituye el juicio profesional del auditor, sino que redefine su rol hacia funciones más estratégicas, analíticas y preventivas. Se destaca, además, la necesidad de fortalecer la gobernanza de datos, la capacitación tecnológica y los mecanismos éticos y normativos para una implementación confiable y sostenible.
Descargas
Detalles del artículo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Citas
Abdelwahed, A. S. (2025). The impact of big data and data analytics on the auditing profession: Evidence from Egypt. Future Business Journal, 11, Article 7. https://doi.org/10.1186/S43093-024-00420-7
Abdullah, A. A. H., Nawaiseh, M. E., Al-Zoubi, A. M., & Alshirah, M. H. (2024). The impact of artificial intelligence and Industry 4.0 on accounting and auditing practices. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 10(2), 100218. https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2024.100218
Appelbaum, D., Kogan, A., & Vasarhelyi, M. A. (2017). Big data and analytics in the modern audit engagement: Research needs. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 36(4), 1–27. https://doi.org/10.2308/ajpt-51684
Appelbaum, D., Kogan, A., & Vasarhelyi, M. A. (2018). Analytical procedures in external auditing: A comprehensive literature survey and framework for external audit analytics. Journal of Accounting Literature, 40, 83–101. https://doi.org/10.1016/j.acclit.2018.01.001
Association of Certified Fraud Examiners. (2024). Occupational fraud 2024: A report to the nations. ACFE.
Bhattacharya, I., Free, C., & Larson, C. R. (2024). Accounting fraud detection using contextual language analysis. International Journal of Accounting Information Systems, 54, 100682. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2024.100682
Brown-Liburd, H., Issa, H., & Lombardi, D. (2015). Behavioral implications of big data’s impact on audit judgment and decision making and future research directions. Accounting Horizons, 29(2), 451–468.
Cao, M., Chychyla, R., & Stewart, T. (2015). Big data analytics in financial statement audits. Accounting Horizons, 29(2), 423–429. https://doi.org/10.2308/acch-51068
Casanova-Villalba, C. I., Herrera-Sánchez, M. J., & Almeida-Blacio, J. H. (2025). Aplicaciones de inteligencia artificial en la auditoría financiera contemporánea. Revista Científica Ciencia y Método, 3(2), 30–43.
Changmarín, C. R. (2021). Big data y su impacto en el ejercicio de la contaduría pública, las empresas y los sistemas de información: Una mirada a la ética. Actualidad Contable FACES, 24(42), 9–35. https://doi.org/10.53766/ACCON/2021.42.01
Coderre, D. (2009). Computer-aided fraud prevention and detection: A step-by-step guide. Wiley.
Fajardo, J. (2024). Inteligencia artificial en los procesos de auditoría financiera en el sector empresarial de Montería – Colombia. TELEMATIQUE, 23(1), 30–45.
Gabrielli, G., Busco, C., Frigo, M. L., & Quattrone, P. (2024). The power of big data affordances to reshape anti-fraud approaches. Technological Forecasting and Social Change, 207, 123507. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2024.123507
Gkegkas, M. (2025). Using data analytics in financial statement fraud detection and prevention: A systematic review. Journal of Risk and Financial Management, 18(11), 598. https://doi.org/10.3390/jrfm18110598
Han, H., Dai, J., Vasarhelyi, M. A., & Appelbaum, D. (2023). Accounting and auditing with blockchain technology and artificial intelligence: A literature review. International Journal of Accounting Information Systems, 48, 100598. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2022.100598
International Auditing and Assurance Standards Board. (2020). Audit documentation when using automated tools and techniques. IFAC.
International Auditing and Assurance Standards Board. (2022). Digital technology market scan: Artificial intelligence primer. IAASB.
International Auditing and Assurance Standards Board. (2024). Technology position: Shaping the future of audit and assurance standards. IAASB.
Issa, H., Sun, T., & Vasarhelyi, M. A. (2016). Research ideas for artificial intelligence in auditing: The formalization of audit and workforce supplementation. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 13(2), 1–20. https://doi.org/10.2308/jeta-10511
Joshi, P. L., Islam, J., & Sikdar, A. (2020). Continuous internal auditing: Can big data analytics help? International Journal of Accounting and Auditing Performance Evaluation, 16(1), 1–21. https://doi.org/10.1504/IJAAPE.2020.10028479
Kokina, J., Blanchette, S., Davenport, T. H., & Pachamanova, D. (2025). Challenges and opportunities for artificial intelligence in auditing: Evidence from the field. International Journal of Accounting Information Systems, 56, 100734. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2025.100734
Muñoz Vargas, J. A., Villanueva Briceño, A. E., & Mendoza de los Santos, A. (2023). Inteligencia artificial en beneficio de la auditoría. BIOTECH & ENGINEERING, 3(1), 133–148. https://doi.org/10.52248/eb.Vol3Iss1.68
Olaya Cum, R. L. (2025). Aplicación de analítica de datos en auditoría forense: Revisión bibliográfica sobre detección de fraudes financieros. Revista Enfoques, 9(36), 348–368. https://doi.org/10.33996/revistaenfoques.v9i36.218
Perols, J. L. (2011). Financial statement fraud detection: An analysis of statistical and machine learning algorithms. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 30(2), 19–50. https://doi.org/10.2308/ajpt-50009
Pourhabibi, T., Ong, K.-L., Kam, B. H., & Boo, Y. L. (2020). Fraud detection: A systematic literature review of graph-based anomaly detection approaches. Decision Support Systems, 133, 113303. https://doi.org/10.1016/j.dss.2020.113303
Requejo García, J. (2025). La inteligencia artificial al servicio del órgano interventor: Casos de uso en el sector local. Revista Auditoría Pública, (85), 107–125.
Rozario, A. M., & Vasarhelyi, M. A. (2018). How robotic process automation is transforming accounting and auditing. The CPA Journal, 88(6), 46–49.
Sutton, S. G., Holt, M., & Arnold, V. (2016). “The reports of my death are greatly exaggerated”—Artificial intelligence research in accounting. International Journal of Accounting Information Systems, 22, 60–73. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2016.07.005
Vasarhelyi, M. A., Kogan, A., & Tuttle, B. M. (2015). Big data and audit evidence. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 12(1), 1–16. https://doi.org/10.2308/jeta-10468
Yanascual Tarapues, J. B. (2025). Sociedad y contabilidad: Inteligencia Artificial. Adversia, (31). Recuperado de https://revistas.udea.edu.co/index.php/adversia/article/view/360662