LA AUDITORÍA TRIBUTARIA EN LA DETECCIÓN DE INCONSISTENCIAS CONTABLES Y TRIBUTARIAS, UNA REVISIÓN DE LITERATURA EN SCOPUS 2021 - 2025
Abstract
El presente estudio analiza la auditoría tributaria como una herramienta esencial para la detección de inconsistencias contables y fiscales, destacando el papel de tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial (IA), en este proceso. La auditoría tributaria cumple una función crucial en la revisión y validación de los estados financieros, permitiendo identificar anomalías, errores y fraudes que pueden comprometer la precisión de la información financiera y el cumplimiento de las obligaciones tributarias. La incorporación de IA facilita la automatización del análisis de grandes volúmenes de datos contables, lo que posibilita la detección temprana de patrones atípicos y riesgos fiscales mediante técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático. Asimismo, la inteligencia artificial proporciona la capacidad de interpretar las inconsistencias detectadas, generar alertas y ofrecer recomendaciones para su corrección, incrementando la eficiencia y efectividad de la auditoría tributaria. Este enfoque no solo mejora la precisión en la identificación de irregularidades, sino que también optimiza el tiempo y los recursos destinados al control financiero, consolidando el rol del auditor como asesor estratégico en la toma de decisiones organizacionales. No obstante, la efectividad de estas herramientas digitales depende en gran medida de la calidad de los datos y de la formación especializada del personal auditor. En conclusión, la auditoría tributaria apoyada en inteligencia artificial se posiciona como una solución innovadora para fortalecer la integridad contable y fiscal, promoviendo mayores niveles de transparencia y cumplimiento tributario en las organizaciones.
Fields of Study & Subjects
Taxation and Compliance Studies
Accounting and Financial Management
Robotic Process Automation Applications
Publication details
- Journal / source
- Editora Científica Digital eBooks
- Pages
- 52–69
- Publication date
- 1 January 2026
- Document type
- Book chapter