Resumen
El fraude en las organizaciones latinoamericanas ha generado una creciente pérdida de legitimidad ante sus grupos de interés, incrementando la desconfianza en los reportes financieros y no financieros. Esta situación se atribuye, en parte, a la ausencia de un capital estructural que permita identificar rápidamente a los perpetradores de crímenes financieros y cumplir rigurosamente con los procesos de debido procedimiento y cadena de custodia para judicializarlos. La falta de herramientas especializadas dificulta la detección temprana de operaciones sospechosas (ROS), lo que afecta la confianza de los accionistas y la reputación de las organizaciones. Según Flórez et al. (2015), el uso de técnicas avanzadas de análisis de datos es crucial para detectar tendencias y desviaciones que se aparten de los parámetros establecidos internamente, permitiendo identificar riesgos potenciales de fraude. El control interno, concebido como el mecanismo que salvaguarda tanto activos tangibles como intangibles, se vuelve esencial, siendo estos últimos especialmente vulnerables. Además, el aumento en la cantidad de transacciones y el manejo de grandes volúmenes de datos potencian el riesgo de fraude, lo que demanda herramientas capaces de organizar y procesar la información de manera eficiente. En este contexto, la inteligencia artificial se destaca como una herramienta fundamental, ya que permite el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el análisis de tendencias y la identificación de distorsiones, facilitando la detección de delitos financieros y el levantamiento de pruebas necesarias para procesos judiciales, fortaleciendo así el capital estructural sólido de las organizaciones.
Presentadores
Mario Flórez GuzmánProfesor Investigador, Investigación, Institución Universitaria de Envigado, Antioquia, Colombia
Details
Presentation Type
Ponencia temática de un trabajo
Theme
KEYWORDS
Inteligencia Artificial, Debido Proceso, Cadena de Custodia, Crimen Financiero
