Auditoría Forense y Detección de Fraude Potenciada con Inteligencia Artificial
Fortalece tus competencias en Auditoría Forense y Detección de Fraude con Inteligencia Artificial en la Institución Universitaria Salazar y Herrera. Aprende a identificar indicios de fraude con analítica de datos, ML interpretable y minería de texto, estructurando pruebas reproducibles e informes probatorios. Modalidad virtual, 30 horas. Incluye matriz de riesgos, tablero de alertas e informe técnico.
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Fecha de Inicio:
Marzo 07 2026
Fecha de terminación:
Abril 18 2026
Duration:
30 horas
Modality:
Virtual
Inversión:
$385.000
Nuestra micro acreditación
Desarrollar capacidades para detectar, priorizar y documentar indicios de fraude mediante analítica de datos e IA, estructurando pruebas forenses reproducibles, matrices de riesgos, indicadores de alerta y borradores de informe con enfoque probatorio.
- Planeación forense basada en riesgos + IA aplicada
- Analítica antifraude sobre transacciones (reglas, segmentación)
- Detección de anomalías y patrones (ML interpretables)
- Minería de texto en soportes (facturas/contratos/correos)
- Sesión 5: IA generativa para papeles de trabajo, consistencia y redacción
- Sesión 6: Taller final: investigación + informe forense ejecutivo
Auditores internos/externos, revisores fiscales, oficiales de cumplimiento, investigadores corporativos.
Contadores y abogados con interés en fraude, LA/FT, riesgos y control interno.
Estudiantes de últimos semestres y posgrados afines.
Al finalizar, el participante entregará una matriz de riesgos de fraude priorizada, un tablero de alertas con indicadores clave y anomalías detectadas, y un informe técnico forense con hallazgos documentados, evidencias analíticas reproducibles y conclusiones con enfoque probatorio.
* The Institución Universitaria Salazar y Herrera reserves the right to modify or offer the lines of training paths of its technological or university programs.
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The Institución Universitaria Salazar y Herrera has the faculty to open cohorts according to the minimum number of students.
