Mejorar el análisis presupuestario con aprendizaje automático y análisis de datos
por el Dr. Nunzio Mario Tritto, Magistrado de la Corte dei conti
Las secciones regionales de auditoría de la Corte dei conti de Italia, la Entidad Fiscalizadora Superior (EFS) del país, llevan a cabo diversas tareas, entre ellas el análisis de las cuentas de las autoridades locales para verificar la exactitud de los datos y la sostenibilidad del sistema contable. La Región de Apulia -formada por 257 municipios y otras entidades (como las autoridades sanitarias locales y las universidades) que deben auditarse anualmente- incluye numerosas cuentas y anexos, lo que crea un proceso de análisis muy complicado, que tradicionalmente llevan a cabo el magistrado y su personal.
Sin embargo, en los últimos años se han adoptado medidas legislativas específicas que obligan a las autoridades a introducir digitalmente la información pertinente en un sistema que facilita la recopilación, interpretación y examen de los datos. Aunque el nuevo sistema permite mejorar la recopilación de datos, el contexto nacional (7.904 municipios y cientos de entidades regionales, provinciales y metropolitanas) dificulta el análisis de todos los documentos y datos con la debida profundidad.
Para mejorar el trabajo de auditoría, la región de Apulia ha implantado recientemente mecanismos particulares -técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático- que permiten procesar grandes volúmenes de información y analizar cantidades ingentes de datos.
Sin intervención ni ayuda humana, el aprendizaje automático, una aplicación de inteligencia artificial, proporciona al sistema capacidades para aprender y mejorar automáticamente basándose en la experiencia. El proceso de aprendizaje comienza con observaciones (datos): búsqueda de patrones y desarrollo de mejores decisiones basadas en ejemplos proporcionados. El sistema de la región está diseñado para informar de las desviaciones de los parámetros de referencia (restricciones establecidas que indican normalidad). A medida que se introducen los datos en el sistema, el programa avisa al personal de cualquier anomalía detectada.
Por ejemplo, la legislación italiana establece que cada municipio debe mantener fondos suficientes para hacer frente a cualquier gasto futuro derivado de litigios en curso. Como los ayuntamientos no siempre hacen tales provisiones, pueden carecer de la liquidez necesaria. Evaluando estos casos con arreglo a diversos criterios basados en el riesgo y dotando en cada caso las provisiones correspondientes, se puede estabilizar la volatilidad institucional.
Se ha aplicado un método de análisis similar a la evolución de los flujos de tesorería. Dado que no es inusual observar disparidades entre ingresos y gastos, el enfoque basado en datos está diseñado para alertar a los auditores de situaciones que potencialmente pueden dar lugar a déficits de liquidez institucional.
Aunque los datos y la inteligencia humana constituyen la base del trabajo de auditoría, la Corte dei Conti ha descubierto que el análisis avanzado de datos, junto con el aprendizaje automático, permiten mejorar el trabajo de auditoría en la región, sobre todo a la hora de prevenir situaciones de crisis. El sistema y las técnicas de la región de Apulia proporcionan una plataforma para esfuerzos de implementación similares en regiones de todo el país.
