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    Archivo Inteligencia Artificial

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    eswin osbaldo gomez rosales
    Este documento discute el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la auditoría. Explica conceptos como inteligencia artificial, machine learning y deep learning, y cómo pueden usarse para analizar grandes cantidades de datos de múltiples fuentes y detectar fraudes. También identifica aplicaciones como detección continua de fraudes y análisis predictivo, y concluye que la IA ayudará a auditar tareas repetitivas para enfocarse en el análisis y la toma de decisiones.

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    Archivo Inteligencia Artificial

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    eswin osbaldo gomez rosales
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    Este documento discute el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la auditoría. Explica conceptos como inteligencia artificial, machine learning y deep learning, y cómo pueden usarse para analizar grandes cantidades de datos de múltiples fuentes y detectar fraudes. También identifica aplicaciones como detección continua de fraudes y análisis predictivo, y concluye que la IA ayudará a auditar tareas repetitivas para enfocarse en el análisis y la toma de decisiones.

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    Este documento discute el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la auditoría. Explica conceptos como inteligencia artificial, machine learning y deep learning, y cómo pueden usarse para analizar grandes cantidades de datos de múltiples fuentes y detectar fraudes. También identifica aplicaciones como detección continua de fraudes y análisis predictivo, y concluye que la IA ayudará a auditar tareas repetitivas para enfocarse en el análisis y la toma de decisiones.

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    Este documento discute el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la auditoría. Explica conceptos como inteligencia artificial, machine learning y deep learning, y cómo pueden usarse para analizar grandes cantidades de datos de múltiples fuentes y detectar fraudes. También identifica aplicaciones como detección continua de fraudes y análisis predictivo, y concluye que la IA ayudará a auditar tareas repetitivas para enfocarse en el análisis y la toma de decisiones.

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    de 15

    INTELIGENCIA

    ARTIFICIAL
    AL SERVICIO DE
    AUDITORÍA
    Y
    La permanente evolución que estamos observando en forma de
    tendencias sociales, está llevando a las organizaciones a
    reinventarse constantemente.
    CONTEXTO ACTUAL
    CONTEXTO ACTUAL
    EVOLUCIÓN
    Este ensayo busca aclarar conceptos, identificar fácilmente las
    áreas de aplicación y, a través de un caso de estudio, cómo
    podemos sacarle provecho, para volvernos eficientes en nuestros
    trabajos de aseguramiento.
    RETOS

    •Múltiples fuentes de información


    •Información aplicada en robótica, tecnología, móviles, entre
    otros; pero no en auditoría
    •Presentación de información clara y amigable
    INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    El objetivo de la inteligencia artificial es lograr que


    las computadoras, a través de algoritmos, desarrollen
    inteligencia humana, brindándoles habilidades para
    razonar INTELIGENCIA
    y de pensamiento. INTELIGENCIA
    ARTIFICIAL ARTIFICIAL
    ROBUSTA APLICADA
    MACHINE LEARNING

    Disciplina que usa algoritmos para:

    •Analizar datos
    •Aprender de ellos
    •Hacer predicciones asociando
    variables
    DEEP LEARNING

    •Modelo de evaluación de
    ejemplos

    •Colección de instrucciones para


    modificar el modelo cuando se
    produzcan errores

    •El sistema es capaz de extraer


    patrones
    BIG DATA - DIMENSIONES

    VOLUMEN
    Conjuntos de datos que son demasiado grandes
    o que cambian demasiado rápido como para ser
    analizados mediante
    VALORtécnicas tradicionales
    VELOCIDAD

    VERACIDAD VARIEDAD
    INTELIGENCIAARTIFICIAL
    INTELIGENCIA ARTIFICIAL-- RIESGOS
    APLICACIONES
    • Predicciones económicas y fluctuaciones en el mercado bursátil
    • Mapeos y modelados 3D
    • Privacidad
    • Detección de fraudes
    • Diagnósticos médicos
    • Legislación
    • Buscadores en Internet
    • Sistemas de reconocimiento de voz
    • Personas vrs Tecnología
    RIESGOS
    APLICACIONES • Optimización e implementación de campañas digitales publicitarias
    • Entre otros
    INTELIGENCIA ARTIFICIAL -
    APLICACIONES

    DETECCIÓN
    DE FRAUDES

    AUDITORÍA
    CONTINUA

    APLICACIÓN AI
    CONCLUSIONES

    • Los equipos colaborativos


    La Inteligencia Artificial notoman relevancia,
    va a sustituir ya que va a
    personas,
    únicamente al juntar
    sustituir tareas personas
    operativas multidisciplinarias,
    repetitivas, lo cual nos dejará
    podremos
    tiempo para crear
    podersoluciones
    analizar eficientes.
    y crear estrategias para ser
    más eficientes.
    • Datos, datos y más datos. Los datos que ahora nos
    • La ciberseguridad
    plantean problemasdeberá
    por noser uno de gestionar
    poderlos los cimientos más
    adecuadamente, son los mismos
    relevantes en la función que nos
    de auditoría, estarán
    ya que dando
    las técnicas
    soluciones
    avanzadas en a corto plazo.
    Machine Una adecuada
    Learning y Deepestrategia
    Learning;
    enfocada
    ayudarán al análisis de
    interpretar datos, nos permitirá
    comportamientos, ser y
    encontrar
    efectivos al tomar
    explotar nuevas decisiones certeras.
    vulnerabilidades.
    GRACIAS

    ANA FIGUEROA
    g.aristondo@gmail.com

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