Optimización del proceso de conciliación bancaria en una universidad privada de San Juan de Lurigancho, 2024

Abstract

La investigación titulada “Optimización del proceso de Conciliación Bancaria en una Universidad Privada de San Juan de Lurigancho, 2024”, identificando que el enfoque actual enfrenta deficiencias que afectan la precisión de los registros financieros. El objetivo fue analizar y optimizar estos procesos, utilizando un enfoque descriptivo con análisis cualitativos y cuantitativos, incluidas percepciones del personal de tesorería y datos financieros. Los hallazgos resaltan la falta de automatización y la carga operativa como factores clave de ineficiencia, recomendándose un sistema automatizado que permita una conciliación ágil, minimice errores humanos y refuerce la colaboración entre tesorería y contabilidad para lograr una gestión financiera confiable y adaptable a la variabilidad en los ingresos. Los resultados indican que un sistema automatizado reduciría el margen de error y mejoraría la precisión de los registros Se recomienda establecer un régimen de conciliaciones periódicas para identificar discrepancias en tiempo real, junto con un mayor alineamiento entre tesorería y contabilidad, lo cual fortalecería el control interno y aumentaría la precisión de los estados financieros. La investigación concluye que, al optimizar la conciliación bancaria mediante un enfoque sistemático y automatizado, puede mejorar la confiabilidad de sus informes financieros y gestionar de manera más eficiente frente a la fluctuación de ingresos.

The research entitled “Optimization of the Bank Reconciliation Process at a Private University in San Juan de Lurigancho, 2024”, identifying that the current approach faces deficiencies that affect the accuracy of financial records. The objective was to analyze and optimize these processes, using a descriptive approach with qualitative and quantitative analysis, including treasury staff perceptions and financial data. The findings highlight the lack of automation and operational burden as key inefficiency factors, recommending an automated system that allows for agile reconciliation, minimizes human errors and strengthens collaboration between treasury and accounting to achieve reliable financial management that is adaptable to variability in income. The results indicate that an automated system would reduce the margin of error and improve the accuracy of records. It is recommended to establish a periodic reconciliation regime to identify discrepancies in real time, along with greater alignment between treasury and accounting, which would strengthen internal control and increase the accuracy of financial statements. The research concludes that by optimizing bank reconciliation through a systematic and automated approach, you can improve the reliability of your financial reporting and manage revenue fluctuations more efficiently