Inteligencia artificial y tratamiento de fraudes en auditoría de estados financieros en las Big Four Perú
Date
2025
Authors
Journal Title
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Publisher
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Abstract
La presente investigación tuvo como objetivo validar cómo el correcto uso de la
inteligencia artificial tiene una relación directa en la prevención de fraudes en auditorías de
estados financieros en las Big Four Perú. Siendo la finalidad la evaluación y análisis de cómo
la inteligencia artificial a través del ingreso, procesamiento y salida de datos ayuda
positivamente a la identificación temprana de fraude, evaluación de fraude y la obtención de
evidencia suficiente y adecuada.
La metodología empleada fue de tipo básica, de enfoque cuantitativo, diseño no
experimental con corte transversal y nivel correlacional. La población fueron los profesionales
y expertos de auditoría de estados financieros de las Big Four Perú, seleccionando a 52 para
la muestra por conveniencia. Las técnicas empleadas fueron la encuesta y la observación de
tipo no participante, mientras que sus instrumentos fueron el cuestionario de tipo Likert y la
observación indirecta de información, respectivamente.
Para el análisis estadístico se utilizó como herramienta el software SPSS para
determinar el nivel de confiabilidad de las variables, los resultados de las dimensiones, las
pruebas de normalidad y las pruebas de correlación de las hipótesis.
Se concluyó que la inteligencia artificial al aplicarse de manera correcta funciona como
una herramienta de prevención de fraude para los profesionales encargados de las auditorías,
permitiendo mitigar los riesgos asociados, reducir las pérdidas económicas, maximizar la data
analizable y reducir los tiempos en las Big Four Perú.
Description
Keywords
Inteligencia artificial, Fraude, Auditoría, Procesamiento de datos
Citation
Peredo, W. (2025). Inteligencia Artificial y tratamiento de fraudes en auditoría de estados financieros en las Big Four Perú. [Tesis de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Contables, Escuela Profesional de Auditoría Empresarial y del Sector Público]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM.