Financial fraud negatively impacts organizational administrative processes, particularly affecting owners and/or investors seeking to maximize their profits. Addressing this issue, this study presents a literature review on financial fraud detection through machine learning techniques. The PRISMA and Kitchenham methods were applied, and 104 articles published between 2012 and 2023 were examined. These articles were selected based on predefined inclusion and exclusion criteria and were obtained from databases such as Scopus, IEEE Xplore, Taylor & Francis, SAGE, and ScienceDirect. These selected articles, along with the contributions of authors, sources, countries, trends, and datasets used in the experiments, were used to detect financial fraud and its existing types. Machine learning models and metrics were used to assess performance. The analysis indicated a trend toward using real datasets. Notably, credit card fraud detection models are the most widely used for detecting credit card loan fraud. The information obtained by different authors was acquired from the stock exchanges of China, Canada, the United States, Taiwan, and Tehran, among other countries. Furthermore, the usage of synthetic data has been low (less than 7% of the employed datasets). Among the leading contributors to the studies, China, India, Saudi Arabia, and Canada remain prominent, whereas Latin American countries have few related publications.

Las cooperativas son parte de las entidades de economía solidaria, en estas, los usuarios se convierten en aportantes de capital y administradores de la empresa; su creación se da a partir del aporte de los socios, quienes se encargan de vigilar y controlar sus recursos. Por tanto, el artículo tiene como finalidad analizar el procedimiento aplicable en el sector cooperativo en un encargo de auditoría forense que soporte la validez de la prueba en un proceso penal. El enfoque metodológico es cualitativo a través de un estudio de caso, lo cual permite detallar el procedimiento en la realización del encargo de una auditoría forense, el desarrollo de la matriz de riesgos del procedimiento y el control interno eficiente para prevenir delitos, lo cual permite ver a la auditoría forense como una alternativa de prevención y detección temprana de situaciones de riesgo.

Financial and administrative management models are crucial to the success of digital ventures, providing practices that optimize resource management and support strategic decision-making in dynamic digital environments. This study presents an original systematic literature review (SLR) following the PRISMA guidelines, analyzing 354 articles extracted from Scopus and Web of Science databases. Bibliometric techniques, including VOSViewer 1.6.19 version and R-Bibliometrix software 4.3.3 version, were used to identify key research themes, emerging trends, and future directions in the field. A notable 114.29% increase in academic output from 2019 to 2024 underscores the growing importance of these management models. The analysis reveals a focus on financial management tools (e.g., Valuation, Discounted Cash Flow models) and administrative models (e.g., RocaSalvatella, INCIPY), while also exploring the challenges and opportunities present in digital environments. The interaction between external variables (resource management, operational efficiency, adaptability, financial planning, technological innovation) and internal variables (market conditions, government regulations, economic trends) is discussed. This study highlights the integration of agile methodologies, such as Lean Startup, and the growing emphasis on digital resilience, organizational agility, and the impact of digital transformation on business models. The theoretical contribution of this study lies in offering a comprehensive framework that synthesizes existing models, highlights key research gaps, and emphasizes the need for future studies on the dynamic interaction between financial planning, technological innovation, and organizational agility. From a practical perspective, the findings provide digital entrepreneurs and managers with valuable insights into implementing financial tools and administrative frameworks that enhance decision-making, while also underscoring the importance of agility, operational efficiency, and market adaptability to navigate digital disruptions.

La investigación analiza las variables que influyen en el fortalecimiento de la cultura empresarial y tributaria a través de la gestión del conocimiento. A nivel metodológico es un estudio con enfoque cualitativo y analítico. El estudio destaca la importancia de la gestión del conocimiento como un catalizador para mejorar la cultura organizacional y el cumplimiento tributario en las empresas. Variables como la comunicación efectiva, permite en la organización el mejoramiento en la gestión tributaria y administrativa por medio del conocimiento individual de cada trabajador; la adquisición de habilidades y conocimientos a través de la formación y capacitación fortalece la resiliencia de los individuos ante las modificaciones regulatorias; la tecnología, utilizada como un instrumento para la gestión y optimización de los procesos, reduce la variabilidad de errores, al tiempo que aumenta la eficiencia y el rendimiento; el trabajo en equipo en la ejecución de tareas facilita una planificación más eficiente y una asignación óptima de las responsabilidades individuales; y finalmente, mediante la implementación de un enfoque de gestión de riesgos, es posible ejercer una mayor diligencia en la detección temprana de fallos y en la minimización de su impacto en el contexto del desarrollo del negocio en marcha.