Técnicas de auditoría forense para detectar el fraude ocupacional: revisión del estado del arte
Forensic audit techniques for detecting occupational fraud: a state-of-the-art reviewBarra lateral del artículo
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Introducción: El fraude ocupacional constituye una amenaza creciente para la sostenibilidad financiera y la reputación de las organizaciones, con pérdidas millonarias globales anualmente. Objetivo: Analizar el estado del arte sobre las técnicas de auditoría forense orientadas a la detección del fraude ocupacional. Método: Se adoptó un diseño bibliográfico cualitativo con revisión del estado del arte, a partir de fuentes académicas indexadas en Scielo, Dialnet, Redalyc y Scopus, publicadas entre 2022 y 2026. Resultados: El análisis reveló tres categorías de fraude, apropiación indebida, corrupción y fraude a los estados financieros; cuatro teorías explicativas, triángulo, diamante, pentágono y acción planificada; y dos grupos de técnicas, sustantivas y tecnológicas. Conclusión: La auditoría forense constituye un enfoque multidisciplinario clave que integra técnicas cualitativas y analítica avanzada de datos para detectar el fraude y aportar pruebas admisibles en el ámbito legal.
Introduction: Occupational fraud represents a growing threat to the financial sustainability and reputation of organizations, resulting in billions of dollars in losses worldwide each year. Objective: To analyze the state of the art regarding forensic auditing techniques aimed at detecting occupational fraud. Method: A qualitative bibliographic design was adopted, based on a state-of-the-art review of academic sources indexed in SciELO, Dialnet, Redalyc, and Scopus, published between 2022 and 2026. Results: The analysis identified three categories of fraud: asset misappropriation, corruption, and financial statement fraud; four explanatory theories: the fraud triangle, fraud diamond, fraud pentagon, and theory of planned behavior; and two groups of techniques: substantive and technological. Conclusion: Forensic auditing constitutes a key multidisciplinary approach that integrates qualitative techniques and advanced data analytics to detect fraud and provide admissible evidence in legal proceedings.
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