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  • Encuentros Multidisciplinares. Número 65. 2020
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Aplicación de métodos estadísticos, económicos y de aprendizaje automático para la detección para la detección de la corrupción

Author
Alvarez-Jareño, José A.; Badal-Valero, Elena; Pavía, Jose M.
Publisher
Universidad Autónoma de Madrid. Fundación General
Date
2020
Citation
Encuentros Multidisciplinares 65 (2020): 1-11
 
 
 
ISSN
1139-9325
Subjects
Corrupción; Economía
URI
http://hdl.handle.net/10486/702331

Abstract

La actividad de la detección del fraude y la corrupción es tan antigua como los delitos que pretende destapar. En los últimos años, sin embargo, debido al avance de las nuevas tecnologías, los delitos económicos y de corrupción se han sofisticado. Consecuentemente, las técnicas y las metodologías para su detección y análisis han de evolucionar para adaptarse a esta nueva situación. Después de una primera definición de fraude y corrupción, se enumeran las principales características de estas actividades y se exponen las principales técnicas de detección y análisis. Se diferenciará entre las técnicas clásicas y las técnicas más modernas de aprendizaje automático, que se están implementando actualmente. Antes de cerrar con las conclusiones, se enuncia la Ley de Benford como herramienta para la obtención de evidencias de un posible delito, y se muestra con un ejemplo práctico su utilización
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Name
EM_65_29.pdf
Size
422.4Kb
Format
PDF
Description
Texto del artículo

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Google™ Scholar:Alvarez-Jareño, José A. - Badal-Valero, Elena - Pavía, Jose M.

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  • Encuentros Multidisciplinares. Número 65. 2020 [41]

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