Big Data para la detección y prevención del fraude financiero en Ecuador: análisis de eficiencia, adopción tecnológica y transparencia institucional
DOI:
https://doi.org/10.51247/pdlc.v7iEspecial1.786Palabras clave:
Big Data, fraude financiero, eficiencia institucional, transparencia, adopción tecnológicaResumen
El presente estudio tiene como propósito analizar la aplicación del Big Data en la detección y prevención del fraude financiero dentro del sistema financiero ecuatoriano, considerando su incidencia en la eficiencia operativa, la adopción tecnológica y la transparencia institucional. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, de tipo descriptivo-correlacional, con diseño no experimental y transversal. Para la recolección de información se aplicó una encuesta estructurada con escala tipo Likert a 110 funcionarios vinculados al sector financiero. La confiabilidad del instrumento fue verificada mediante el coeficiente Alfa de Cronbach, cuyo resultado fue de 0,952, evidenciando una alta consistencia interna. Asimismo, se aplicó el coeficiente de correlación de Spearman para identificar el grado de asociación entre las dimensiones analizadas. Los resultados evidencian relaciones positivas y estadísticamente significativas entre el conocimiento y adopción tecnológica, la detección y prevención del fraude, las limitaciones de implementación y la eficiencia, transparencia y confianza institucional. Se destaca una asociación alta entre la detección del fraude y la eficiencia, transparencia y confianza institucional (r = 0,841), así como entre el conocimiento tecnológico y la detección oportuna de irregularidades financieras (r = 0,735). No obstante, se identifican barreras vinculadas a la infraestructura tecnológica y a la capacitación especializada. Se concluye que el Big Data constituye una herramienta estratégica para fortalecer los procesos de control financiero, siempre que su implementación se acompañe de inversión tecnológica, formación del talento humano y criterios éticos de gobernanza de datos
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Referencias
Almeida, J. (2025). Aplicación de Big Data y Técnicas Avanzadas en el Uso de Tecnología dentro de la Auditoría. Horizon Nexus Journal, 3(1), 55-68. https://doi.org/10.70881/hnj/v3/n1/49
Barzola, Y., y Núñez, R. (2025). Desafíos legales en la protección de datos personales en la era digital. Multidisciplinary Collaborative Journal, 3(1), 31-43. https://doi.org/10.70881/mcj/v3/n1/44
Bermúdez, N. (2024). Análisis de Big Data en las tecnologías de la información. REICOMUNICAR, 7(14), 676-682. https://reicomunicar.org/index.php/reicomunicar/article/view/337/557
Castillo, A. (2021). La era del big data y open data en la administración pública. Revista Eurolatinoamericana de Derecho Administrativo, 8(1), 61-76. https://doi.org/10.14409/redoeda.v8i1.9520
Chafloque, R., y Araiza, M. (2025). Big data en el desempeño financiero de las empresas peruanas: el rol mediador de la gestión. Revista Venezolana De Gerencia, 30(109), 396-411. https://doi.org/10.52080/rvgluz.30.109.25
Cotto, F., y Cotto, M. (2024). Descubriendo el Futuro: Tecnologías Transformadoras en la Lucha Contra el Fraude Financiero del Siglo XXI, Contexto Nacional Ecuatoriano. Estudios Y Perspectivas Revista Científica Y Académica, 4(2), 1384-1399. https://doi.org/10.61384/r.c.a..v4i2.293
Duchitanga, Á., y Zapata, P. (2024). La auditoría forense: un análisis integral desde una perspectiva conceptual y metodológica. Revista Metropolitana de Ciencias Aplicadas, 7(2), 129-141. https://doi.org/10.62452/jpjbrs16
Duque, P., Giraldo, J., y Osorio, I. (2023). Análisis bibliométrico de la investigación en big data y cadena de suministro. Revista CEA, 9(20), e2448. https://doi.org/10.22430/24223182.2448
Erazo, A. (2023). Uso de la minería de datos para la prevención de fraudes en el sector financiero. Horizon Nexus Journal, 1(1), 63-76. https://doi.org/10.70881/hnj/v1/n1/13
Escobar, M., y Mercado, M. (2019). Big data: un análisis documental de su uso y aplicación en el contexto de la era digital. Revista La Propiedad Inmaterial(28), 273-293. https://doi.org/10.18601/16571959.n28.10
Giler, J., Alvarado, K., Yela, R., Choez, F., y Garcia, J. (2024). Impacto de la digitalización en el sector bancario ecuatoriano: Transformaciones, desafíos y oportunidades para el futuro financiero. LATAM, 5(5), 936-953. https://doi.org/10.56712/latam.v5i5.2658
Gonzales, C., Silva, C., Taboada, M., Nauca, E., y Samillán, A. (2024). Fraude financiero global: estrategias y lecciones cruciales. En V. Salcedo, Economía y sociedad. Visiones del mundo en el siglo XXI (pp. 29-46). Religación Press. https://doi.org/10.46652/religacionpress.191.c402
Gracia, L., Clavijo, J., y Flores, S. (2024). Indagación de tecnologías blockchain en la contabilidad y auditoría: un enfoque hacia la transparencia y seguridad de los datos financieros. Revista Transdiciplinaria De Estudios Sociales Y Tecnológicos, 4(3), 38-50. https://doi.org/10.58594/rtest.v4i3.129
Hernández, E., Duque, N., y Moreno, J. (2017). Big Data: una exploración de investigaciones, tecnologías y casos de aplicación. TecnoLógicas, 20(39), 15-38. https://doi.org/10.22430/22565337.685
Hernández, L., Jimenez, A., Lemus, J., y Gutiérrez, F. (2026). La prospectiva de los mecanismos en la detección de fraudes financieros. Revista Decisión Gerencial, 1(1), 31-41. https://doi.org/10.26871/rdg.v1i1.6
Hurtado, R., y Casanova, C. (2022). La Auditoría Forense como Herramienta para la Detección de Fraudes Financieros en Ecuador. Revista Científica Zambos, 1(1), 33-50. https://doi.org/10.69484/rcz/v1/n1/52
Loor, A. (2025). Uso de big data / analítica predictiva en gestión financiera empresarial para la resiliencia ante shocks macroeconómicos. Eucken, 1(2), 13-25. https://revistaeucken.com/indes/index.php/home/article/view/17/21
Maldonado, C., Sánchez, A., Ramírez, D., y Hallo, K. (2024). El delito de fraude financiero en el Ecuador: un análisis de las transacciones digitales. Revista Dilemas Contemporáneos: Educación, Política y Valores, 12, 1-19. https://doi.org/10.46377/dilemas.v12i.4491
Martínez, C. (2020). Big Data-Análisis informétrico de documentos indexados en Scopus y Web of Science. Investigación bibliotecológica, 34(82), 87-102. https://doi.org/10.22201/iibi.24488321xe.2020.82.58035
Massa, L., Cabel, D., Garcia, A., y Martinez, J. (2024). Desafíos de la implementación de la inteligencia artificial en políticas públicas. Revista Venezolana De Gerencia, 29(108), 1664-1677. https://doi.org/10.52080/rvgluz.29.108.12
Olaya, R. (2025). Aplicación de analítica de datos en auditoría forense: revisión bibliográfica sobre detección de fraudes financieros. Enfoques, 9(36), 348-368. http://doi.org/10.33996/revistaenfoques.v9i36.218
Ordóñez, E., Narváez, C., y Erazo, J. (2020). El sistema financiero en Ecuador. Herramientas innovadoras y nuevos modelos de negocio. Revista Arbitrada Interdisciplinaria Koinonía, 5(10), 195-216. https://doi.org/10.35381/r.k.v5i10.693
Rojas, J., y Escobar, M. (2021). Beneficios del uso de tecnologías digitales en la auditoría externa: una revisión de la literatura. Revista Facultad de Ciencias Económicas: Investigación y Reflexión, 29(2), 45-65. https://doi.org/10.7440/res64.2018.03
Ruiz, P. (2025). Innovación, Datos y Toma de Decisiones en la Gestión Financiera Empresarial. Estudios Y Perspectivas Revista Científica Y Académica, 5(3), 5273-5286. https://doi.org/10.61384/r.c.a..v5i3.1536
Ruíz, P. (2026). Análisis de riesgos financieros en la era de la información: de Big Data a decisiones estratégicas en Finanzas. Revista Social Fronteriza, 6(1), e–1036. https://doi.org/10.59814/resofro.2026.6(1)1036
Santafe, E., y Buitrago, N. (2024). Análisis de las nuevas tendencias del control interno como mecanismo de detección del fraude financiero en Colombia. Contabilidad Y Auditoría(60), 55-87. https://doi.org/10.56503/Contabilidad_y_Auditoria/Nro.60(30)/3130
Simbaña, B., y Artola, V. (2024). Transformación de las amenazas cibernéticas y medidas de mitigación: desafíos para el sistema financiero. Red de Instituciones Financieras de Desarrollo. https://www.rfd.org.ec/docs/revistas_rfd/revista_micro_finanzas_38.pdf
Sotelo, V., Meléndez, I., y García, E. (2025). Impacto de la analítica de datos en empresas modernas, con la aplicación de optimización procesos y experiencia del cliente. CIENCIA UNEMI, 18(49), 25-33. https://doi.org/10.29076/issn.2528-7737vol18iss49.2025pp25-33p
Tustón, J., y Macías, E. (2025). Modelos de machine learning para la detección de fraudes financieros: Una revisión de la literatura. UNESUM - Ciencias. Revista Científica Multidisciplinaria, 9(2), 220-234. https://doi.org/10.47230/unesum-ciencias.v9.n2.2025.220-234
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