Sistema híbrido inteligente aplicado a la auditoría de los sistemas internos

Resumen

En este trabajo se presenta un sistema híbrido neuro-simbólico, capaz de realizar el análisis del sistema de control interno de las empresas de manera automática, acertada y rápida, facilitando el estudio de los datos, detectando procesos inconsistentes, inadecuados o erróneos que debiitan los flujos de trabajo empresariales, y generando recomendaciones sobre las acciones correctoras a seguir con la finalidad de reducir el número de procesos inconsistente, permitiendo la evolución positiva de los procesos internos de la empresa. El modelo desarrollado está basado en dos sistemas de razonamiento basados en casos como arquitectura de interconexión de las distintas tecnologías utilizadas en el proceso de razonamiento, en concreto, fuzzy clustering, una red de funciones de base radial, un método de decisión multicretirio y un sistema basado en reglas. Uno de los sistemas de razonamiento basado en casos se utiliza para evaluar el estado de las actividades que caracterizan el funcionamiento de la empresa y el otro tiene como objetivo proporcionar posibles soluciones a partir de los errores detectados. Los resultados obtenidos a partir de los experimentos realizados con el modelo desarrollado, se comparan con otras técnicas de inteligencia artificial y modelos estadísticos, lo que permite el análisis cuantitativo y cualitativo del grado de adaptación del sistema desarrollado al problema propuesto. Por útlimo, y a la vista de los resultados obtenidos, se concluye que la aplicación del modelo híbrido defendido es de especial interés en aquellas situaciones en las que no se dispone de conocimiento suficiente sobre el dominio de interés, siendo las reglas que rigen su comportamiento de difícil determinación. En tales situaciones, el modelo de predicción desarrollado genera resultados adecuados y es capaz de proponer soluciones que permitan a la empresa evolucionar hacia un estado más favorable.