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http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/16853| Título : | Inteligencia artificial como herramienta para la detección de fraudes financieros en las COAC del Ecuador un estudio bibliométrico, período 2000-2025 |
| Autor : | Arellano Cepeda, Otto Eulogio Alvarado Andy, Michael Stalin |
| Palabras clave : | Inteligencia artificial Detección de fraude financiero Estudio bibliométrico Machine Learning |
| Fecha de publicación : | 4-jun-2026 |
| Editorial : | Riobamba |
| Citación : | Alvarado A., Michael S. (2026) Inteligencia artificial como herramienta para la detección de fraudes financieros en las COAC del Ecuador un estudio bibliométrico, período 2000-2025. (Tesis de grado). Universidad Nacional de Chimborazo. Riobamba, Ecuador. |
| Resumen : | La investigación tiene como objetivo analizar la producción científica a través del indicador de impacto relacionada con el uso de la inteligencia artificial, para la detección de fraudes financieros en las Cooperativas de Ahorro y Crédito del Ecuador, durante el periodo 2000 a 2025. El estudio presenta un enfoque cualitativo, de tipo documental y de nivel descriptivo, mediante un estudio bibliométrico basado en la base de datos de Scopus, aplicando el método PRISMA para garantizar la rigurosidad, transparencia y trazabilidad en la selección de las fuentes científicas. A partir de una población inicial de 1044 registros, se obtuvo una muestra final de 58 estudios relevantes, luego de aplicar criterios de inclusión y exclusión que se procesaron mediante el software Bibliometrix. Los resultados muestran un crecimiento sostenido de la producción científica, especialmente desde 2020, lo que confirma la consolidación de la inteligencia artificial como una herramienta estratégica para la detección de fraude financiero. Los indicadores bibliométricos resaltan que las técnicas de Machine Learning, en particular las redes neuronales artificiales y los algoritmos Random Forest que tienen niveles mayores al 90% en la identificación de anomalías financieras. Además, se identifica una producción científica principalmente en las instituciones de países más desarrollados, mientras que, en Ecuador y Latinoamérica, lo que evidencia brechas en la generación de conocimiento y transferencia tecnológica. Se concluye que, la eficacia de la inteligencia artificial en la detección de fraudes financieros, su aplicación en las Cooperativas del Ecuador, enfrentan desafíos económicos, tecnológicos, y de capacitación especializada. |
| Descripción : | The aim of this study is to analyze scientific output, as measured by the impact factor, related to the use of artificial intelligence for the detection of financial fraud in Ecuador’s savings and credit cooperatives during the period from 2000 to 2025. The study employs a qualitative, documentary, and descriptive approach through a bibliometric analysis based on the Scopus database, applying the PRISMA method to ensure rigor, transparency, and traceability in the selection of scientific sources. From an initial population of 1,044 records, a final sample of 58 relevant studies was obtained after applying inclusion and exclusion criteria processed using Bibliometrix software. The results show sustained growth in scientific output, particularly since 2020, confirming the consolidation of artificial intelligence as a strategic tool for detecting financial fraud. Bibliometric indicators highlight that machine learning techniques, particularly artificial neural networks and Random Forest algorithms, achieve accuracy levels exceeding 90% in identifying financial anomalies. Furthermore, scientific output is primarily concentrated in institutions in more developed countries, whereas in Ecuador and Latin America, this reveals gaps in knowledge generation and technology transfer. It is concluded that, while artificial intelligence is effective in detecting financial fraud, its application in Ecuadorian cooperatives faces economic, technological, and specialized training challenges. |
| URI : | http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/16853 |
| ISSN : | UNACH-EC-FCP-CAUD |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Contabilidad y Auditoria |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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| Alvarado A., Michael S. (2026) Inteligencia artificial como herramienta para la detección de fraudes financieros....pdf | 1,94 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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