Análisis de datos para detección de errores contables: aplicación de Machine Learning en la contabilidad de la Universidad Nacional de Colombia
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Lara Silva, Edinson Alberto | 2024
La democratización de la administración universitaria, entendida como la apertura de los
procesos institucionales a la participación ciudadana y la transparencia en la gestión de los
recursos, ha cobrado relevancia en los últimos años. En línea con las propuestas de Múnera
(2024), la presente investigación busca contribuir a esta tendencia en la Universidad Nacional de
Colombia a través de la implementación de un dashboard interactivo en Power BI.
Esta herramienta permitirá a cualquier miembro de la comunidad universitaria, así como a la
ciudadanía en general, acceder de manera sencilla y comprensible a información detallada sobre
la gestión financiera de la institución. Al visualizar los flujos de ingresos y egresos, los proyectos
financiados y los indicadores de desempeño, se busca fomentar una cultura de transparencia y
rendición de cuentas, fortaleciendo la confianza entre la universidad y la sociedad
Mediante la aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos, este proyecto ha logrado
desarrollar un modelo predictivo capaz de anticipar con alta precisión los movimientos créditos y
débitos que representan la estructura contable de representar fielmente los hechos económicos
que ocurren a diario en la UNAL. Al combinar modelos como SARIMA y Random Forest, se ha
construido una herramienta de inteligencia artificial que no solo permite optimizar la asignación
de recursos, sino también identificar patrones ocultos en los datos financieros. Este enfoque
innovador ha permitido transformar grandes volúmenes de información en conocimiento
accionable, empoderando a la toma de decisiones estratégicas y mejorando la eficiencia en la
gestión financiera.
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