por el Dr. Nunzio Mario Tritto, Magistrado de la Corte dei conti<\/p>\n\n\n\n
Las secciones regionales de auditor\u00eda de la Corte dei conti de Italia, la Entidad Fiscalizadora Superior (EFS) del pa\u00eds, llevan a cabo diversas tareas, entre ellas el an\u00e1lisis de las cuentas de las autoridades locales para verificar la exactitud de los datos y la sostenibilidad del sistema contable. La Regi\u00f3n 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 an\u00e1lisis muy complicado, que tradicionalmente llevan a cabo el magistrado y su personal.<\/p>\n\n\n\n
Sin embargo, en los \u00faltimos a\u00f1os se han adoptado medidas legislativas espec\u00edficas que obligan a las autoridades a introducir digitalmente la informaci\u00f3n pertinente en un sistema que facilita la recopilaci\u00f3n, interpretaci\u00f3n y examen de los datos. Aunque el nuevo sistema permite mejorar la recopilaci\u00f3n de datos, el contexto nacional (7.904 municipios y cientos de entidades regionales, provinciales y metropolitanas) dificulta el an\u00e1lisis de todos los documentos y datos con la debida profundidad.<\/p>\n\n\n\n
Para mejorar el trabajo de auditor\u00eda, la regi\u00f3n de Apulia ha implantado recientemente mecanismos particulares -t\u00e9cnicas avanzadas de an\u00e1lisis de datos y aprendizaje autom\u00e1tico- que permiten procesar grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n y analizar cantidades ingentes de datos.<\/p>\n\n\n\n
Sin intervenci\u00f3n ni ayuda humana, el aprendizaje autom\u00e1tico, una aplicaci\u00f3n de inteligencia artificial, proporciona al sistema capacidades para aprender y mejorar autom\u00e1ticamente bas\u00e1ndose en la experiencia. El proceso de aprendizaje comienza con observaciones (datos): b\u00fasqueda de patrones y desarrollo de mejores decisiones basadas en ejemplos proporcionados. El sistema de la regi\u00f3n est\u00e1 dise\u00f1ado para informar de las desviaciones de los par\u00e1metros de referencia (restricciones establecidas que indican normalidad). A medida que se introducen los datos en el sistema, el programa avisa al personal de cualquier anomal\u00eda detectada.<\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo, la legislaci\u00f3n 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.<\/p>\n\n\n\n
Se ha aplicado un m\u00e9todo de an\u00e1lisis similar a la evoluci\u00f3n de los flujos de tesorer\u00eda. Dado que no es inusual observar disparidades entre ingresos y gastos, el enfoque basado en datos est\u00e1 dise\u00f1ado para alertar a los auditores de situaciones que potencialmente pueden dar lugar a d\u00e9ficits de liquidez institucional.<\/p>\n\n\n\n
Aunque los datos y la inteligencia humana constituyen la base del trabajo de auditor\u00eda, la Corte dei Conti ha descubierto que el an\u00e1lisis avanzado de datos, junto con el aprendizaje autom\u00e1tico, permiten mejorar el trabajo de auditor\u00eda en la regi\u00f3n, sobre todo a la hora de prevenir situaciones de crisis. El sistema y las t\u00e9cnicas de la regi\u00f3n de Apulia proporcionan una plataforma para esfuerzos de implementaci\u00f3n similares en regiones de todo el pa\u00eds.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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