Análisis de datos para detección de errores contables: aplicación de Machine Learning en la contabilidad de la Universidad Nacional de Colombia

Abstract

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.

The democratization of university administration, understood as the opening of institutional processes to citizen participation and transparency in resource management, has gained relevance in recent years. In line with Múnera's (2024) proposals, this research aims to contribute to this trend at the National University of Colombia through the implementation of an interactive dashboard in Power BI.

This tool will allow any member of the university community, as well as the general public, to easily and comprehensively access detailed information on the institution's financial management. By visualizing income and expenditure flows, funded projects, and performance indicators, the aim is to foster a culture of transparency and accountability, strengthening trust between the university and society.

Through the application of advanced data analysis techniques, this project has developed a predictive model capable of accurately anticipating the credit and debit movements that represent the accounting structure and faithfully reflect the economic events occurring daily at UNAL. By combining models such as SARIMA and Random Forest, an artificial intelligence tool has been built that not only optimizes resource allocation but also identifies hidden patterns in financial data. This innovative approach has enabled the transformation of large volumes of information into actionable knowledge, empowering strategic decision-making and improving financial management efficiency.