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Aplicación de la teoría de grafos y la inteligencia artificial en el manejo procesal, como una herramienta de apoyo en los procesos de responsabilidad fiscal
| dc.contributor.advisor | Chauta Torres, José Manuel | |
| dc.contributor.author | Bocanegra Rairán, Luis Ernesto | |
| dc.coverage.spatial | Bogotá D.C. | |
| dc.date.accessioned | 2024-12-17T15:50:57Z | |
| dc.date.available | 2024-12-17T15:50:57Z | |
| dc.date.issued | 2022-02-07 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10823/7497 | |
| dc.description.abstract | La corrupción es un flagelo que afecta los intereses de todos. Las medidas establecidas en el marco legal colombiano con la formulación de leyes, documentos de política, creación de organizaciones y endurecimiento de sanciones para actos relacionados con la corrupción, tienen una escasa efectividad de recuperación del erario público (Isaza E., 2011) . Las entidades encargadas del control fiscal, catalogadas como entidades técnicas (Colombia, 1991), no están dotadas tecnológicamente para predecir de manera oportuna la terminación anormal de los procesos fiscales que tienen a su cargo. En el presente documento se demuestra como la utilización de una solución informática basada en la teoría de grafos, la inteligencia artificial y su aplicación mediante la técnica de aprendizaje automático, en las actuaciones procesales de los expedientes de responsabilidad fiscal en las contralorías territoriales, puede llegar a ser una herramienta de apoyo a la gestión misional del control fiscal en beneficio de la sociedad. | spa |
| dc.description.tableofcontents | INTRODUCCIÓN... 1 1. JUSTIFICACIÓN... 2 2. OBJETIVOS... 7 2.1. Objetivo general... 7 2.2. Objetivos específicos... 7 3. ALCANCE DEL PROYECTO... 8 4. JUSTIFICACIÓN DEL PROYECTO... 9 5. PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN... 13 6. REVISIÓN DE LITERATURA... 14 6.1. Problemática... 14 6.2 Los entes de control... 15 6.3 Detección del fraude... 15 6.4 Uso de la información... 17 6.5 Organizar la información... 18 6.6 Grafo... 9 6.7 Manejo del proceso de responsabilidad fiscal... 21 6.8 Aprendizaje de máquina... 30 6.9 Aprendizaje Automático... 31 6.10 Algoritmos de Minería de Datos... 32 6.11 Grafos de conocimiento... 33 6.12 Bases de datos orientadas a grafos... 34 6.13 Implementación en tramas de corrupción... 35 6.14 Balanceo de datos... 38 7. ESTRATEGIA METODOLÓGICA... 40 8. CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining)... 42 9. DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN... 46 9.1. Análisis de la información... 46 9.2 Resultados en el análisis con Grafos... 54 9.3 Validación de Reglas del negocio y limpieza de datos... 62 9.4 Casos de Uso... 69 9.5 Diseño de Pantallas... 73 10 RESULTADOS... 77 11 DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES... 86 REFERENCIAS... 89 ANEXO 1... 96 ANEXO 2... 98 | spa |
| dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
| dc.language.iso | spa | spa |
| dc.title | Aplicación de la teoría de grafos y la inteligencia artificial en el manejo procesal, como una herramienta de apoyo en los procesos de responsabilidad fiscal | spa |
| dc.type | materThesis | spa |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría | spa |
| dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | spa |
| dc.title.translated | Application of graph theory and artificial intelligence in procedural management, as a support tool in fiscal responsibility processes | spa |
| dc.subject.proposal | Aprendizaje automático | spa |
| dc.subject.proposal | Contralorías | spa |
| dc.subject.proposal | Crisp DM | spa |
| dc.subject.proposal | Corrupción gubernamental | spa |
| dc.subject.proposal | Fraude | spa |
| dc.subject.lemb | Aprendizaje automático - inteligencia artificial | spa |
| dc.subject.lemb | Ciencia de datos | spa |
| dc.subject.lemb | Control fiscal | spa |
| dc.description.abstractenglish | Corruption is a scourge that affects the interests of all. The measures established in the Colombian legal framework with the formulation of laws, public politic documents, creation of organizations and tightening of sanctions for acts related to corruption, have little effectiveness in recovering the public treasury. (Isaza E., 2011) The entities in charge of fiscal control, classified as technical entities (Colombia, 1991) are not technologically equipped to predict in a timely manner the abnormal termination of the fiscal processes they are in charge of. This document demonstrates how the use of a computer solution based on graph theory, artificial intelligence and its application, through the technique of automatic learning in the procedural actions of fiscal responsibility files in the territorial comptrollers' offices, can reach be a tool to support the missionary management of the fiscal control for the benefit of society. | spa |
| dc.subject.keywords | Comptrollers | spa |
| dc.subject.keywords | Crisp DM | spa |
| dc.subject.keywords | Government corruption | spa |
| dc.subject.keywords | Fraud | spa |
| dc.subject.keywords | Machine learning | spa |
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