Procedimientos y técnicas analíticas profesionales

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Procedimientos y técnicas analíticas profesionales. Los fraudes relacionados con los teléfonos móviles, las reclamaciones de seguros, las reclamaciones de declaraciones de impuestos, las transacciones con tarjetas de crédito y la contratación pública representan problemas importantes para los gobiernos y las empresas, y se requieren técnicas de análisis especializadas para descubrir el fraude. En general, la razón para utilizar las técnicas de análisis de datos es hacer frente al fraude, ya que muchos sistemas de control interno presentan graves deficiencias.

Procedimientos Y TéCnicas AnalíTicas Profesionales

Procedimientos y técnicas analíticas profesionales

Para probar, detectar, validar, corregir errores y supervisar eficazmente los sistemas de control contra las actividades fraudulentas, las entidades y organizaciones empresariales recurren a técnicas especializadas de análisis de datos. Las técnicas utilizadas para la detección del fraude se dividen en dos clases principales: las técnicas estadísticas y la inteligencia artificial.

Técnicas estadísticas

Algunos ejemplos de técnicas de análisis estadístico de datos son:

  • Técnicas de preprocesamiento de datos para la detección, la validación, la corrección de errores y el relleno de los datos que faltan o son incorrectos; Cálculo de diversos parámetros estadísticos como medias, cuantiles, métricas de rendimiento, distribuciones de probabilidad, etc.
  • El cotejo de datos se utiliza para comparar dos conjuntos de datos recogidos. El proceso puede realizarse a partir de algoritmos o bucles programados. Intentar comparar conjuntos de datos entre sí o comparar tipos de datos complejos.
  • El análisis de regresión permite examinar la relación entre dos o más variables de interés. El análisis de regresión estima las relaciones entre las variables independientes y las dependientes. Este método puede utilizarse para ayudar a comprender e identificar las relaciones entre las variables y predecir los resultados reales.
  • El análisis de carencias se utiliza para determinar si se cumplen los requisitos de la empresa. También se necesitan técnicas para eliminar las falsas alarmas, estimar los riesgos y predecir el futuro de las transacciones o los usuarios actuales.

Algunos contables forenses se especializan en el análisis forense, que es la obtención y el análisis de datos electrónicos para reconstruir, detectar o respaldar de otro modo una reclamación de fraude financiero. Las principales etapas del análisis forense son la recogida de datos, la preparación de los mismos, su análisis y la elaboración de informes.

Técnicas de inteligencia artificial

La detección del fraude es una actividad que requiere muchos conocimientos. Las principales técnicas de Inteligencia Artificial, o IA, utilizadas para la detección del fraude son

  • Minería de datos para clasificar, agrupar y segmentar los datos y encontrar automáticamente asociaciones y reglas en los datos que puedan significar patrones interesantes, incluidos los relacionados con el fraude.
  • Sistemas expertos para codificar la experiencia en la detección de fraudes en forma de reglas; reconocimiento de patrones para detectar clases aproximadas, clusters o patrones de comportamiento sospechoso, ya sea de forma automática (sin supervisión) o para ajustarse a entradas dadas.
  • Técnicas de aprendizaje automático para identificar automáticamente las características del fraude; y redes neuronales para generar de forma independiente la clasificación, la agrupación y la generalización.
  • Previsiones que luego pueden compararse con las conclusiones planteadas en las auditorías internas o los documentos financieros formales.

El análisis estadístico de los datos de la investigación es el método más completo para determinar si existe fraude en los datos. El fraude de datos incluye la fabricación, la falsificación y el plagio.

Reflexiones finales

Los procedimientos analíticos son procedimientos de auditoría que ayudan a realizar una auditoría más rentable, eficiente y eficaz. Implican la investigación de relaciones plausibles entre datos financieros y no financieros, ya sean del mismo periodo y entidad o de diferentes periodos y entidades.

Los procedimientos analíticos pueden ayudar al auditor a evaluar el cumplimiento en determinadas circunstancias. Por ejemplo, si las asignaciones de un régimen de subvenciones tienen un valor máximo y se conoce el número de beneficiarios, el auditor puede utilizar procedimientos analíticos para determinar si se ha superado el máximo permitido.

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