Maestría Estadística Aplicada y Ciencia de Datos

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https://hdl.handle.net/20.500.12495/11349

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Examinando Maestría Estadística Aplicada y Ciencia de Datos por Autor "Ibarra Parada, David Alejandro"

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    Clasificador de anomalías contables en operaciones de factoring financiero mediante modelos de aprendizaje automático enfocado en la modalidad de descuento de títulos valor
    (2024-02) Ibarra Parada, David Alejandro; Rico López, Andrés Antonio; Camargo Duque, Gustavo Andrés; Puentes Morales, Carlos Alberto
    En este artículo se desarrolló un estudio detallado para identificar, analizar y clasificar anomalías contables para una Entidad Financiera la cual tiene un área encargada de los productos Factoring. Esta empresa tiene diferentes áreas funcionales, como finanzas, recursos humanos, producción, entre otras y cada una de ellas tiene registros contables específicos y distintos patrones de comportamiento. Detectar, analizar y clasificar estas diferencias fue un desafío, pero también ofreció conocimientos fundamentales para la administración financiera y la toma de decisiones estratégicas. El enfoque propuesto de la investigación fue aplicar algoritmos de aprendizaje supervisado, como clasificación y regresión, junto con algoritmos de Machine Learning, como árboles de decisión, SVM (Support Vector Machines), o redes neuronales, los cuales sirvieron para entrenar un modelo que identificó patrones en los datos contables y detectó diferencias entre oficinas de la empresa. Se utilizaron datos contables de prueba de la entidad financiera del producto Factoring específicamente y se analizaron variables relevantes, como ingresos, gastos, cuentas por cobrar, cuentas por pagar, entre otros, para identificar diferencias significativas. Como se esperaba los resultados de esta investigación al aplicarse en la práctica mejoraron la gestión financiera y contable de la entidad, puesto que permitió identificar áreas que necesitan mejoras en términos de registros contables y facilitó la toma de decisiones. Además, este estudio posiblemente es de interés para investigadores y profesionales interesados en el área de la contabilidad y el análisis financiero.