Cleber Henrique Beretta Custodio

La investigación explora la aplicación de técnicas y herramientas de Big Data en la industria de la auditoría, con el objetivo de evaluar su impacto en la calidad y profundidad de los informes emitidos por los auditores. Dado que esta industria maneja grandes volúmenes de datos dentro de los servicios profesionales, el estudio busca determinar si el uso de estas tecnologías realmente mejora el análisis y la evaluación de riesgos.

La tesis se estructura en dos líneas de investigación principales. La primera se centra en el desarrollo de una herramienta basada en Big Data y aprendizaje automático de tipo White-Box (modelo abierto y comprensible), que combina factores cualitativos y cuantitativos. Su propósito es ayudar a los auditores en la documentación y evaluación de la razonabilidad de las estimaciones de la dirección sobre la continuidad de la empresa. Esta herramienta podría proporcionar información adicional para valorar el riesgo de quiebra y determinar si es necesaria una advertencia en el informe del auditor.

La segunda línea de investigación analiza la similitud entre informes de auditoría utilizando herramientas de Big Data para el procesamiento de datos textuales. Se estudia el nivel de semejanza de los informes desde tres perspectivas: (1) por cuestiones clave de auditoría, (2) por auditor, y (3) por segmento de la compañía o industria.

Cada uno de estos enfoques se desarrollará como un estudio independiente y será publicado, proporcionando nuevas perspectivas sobre el papel de Big Data en la mejora de los procesos de auditoría y en la estandarización de informes dentro del sector.