Big Data for the detection and prevention of financial fraud in Ecuador: analysis of efficiency, technological adoption and institutional transparency
DOI:
https://doi.org/10.51247/pdlc.v7iEspecial1.786Keywords:
Big Data, financial fraud, institutional efficiency, transparency, technology adoptionAbstract
This study aims to analyze the application of Big Data in the detection and prevention of financial fraud within the Ecuadorian financial system, considering its impact on operational efficiency, technological adoption, and institutional transparency. The research was conducted under a quantitative, descriptive-correlational approach, with a non-experimental and cross-sectional design. Data were collected through a structured Likert-scale survey administered to 110 employees linked to the financial sector. The reliability of the instrument was verified using Cronbach’s alpha coefficient, which reached a value of 0.952, indicating high internal consistency. Likewise, Spearman’s correlation coefficient was applied to identify the degree of association among the analyzed dimensions. The results show positive and statistically significant relationships among technological knowledge and adoption, fraud detection and prevention, implementation barriers, and institutional efficiency, transparency, and trust. A strong association was found between fraud detection and institutional efficiency, transparency, and trust (r = 0.841), as well as between technological knowledge and the timely detection of financial irregularities (r = 0.735). However, barriers related to technological infrastructure and specialized training were also identified. It is concluded that Big Data constitutes a strategic tool for strengthening financial control processes, provided that its implementation is accompanied by technological investment, human talent training, and ethical data governance criteria
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