Aprueban iniciativa de diputada Alejandra Ang para fortalecer la auditoría forense en BC
“Con esta propuesta fortalecemos el marco normativo y se brindan mayores capacidades técnicas a la Auditoría Superior del Estado”
Mexicali, B.C.- En Sesión Ordinaria del Pleno del Congreso del Estado de Baja California, se aprobó el dictamen 71 de la Comisión de Hacienda y Presupuesto, respecto a iniciativa presentada por la diputada Alejandra María Ang Hernández, por la que se reforma la Ley de Fiscalización y Rendición de Cuentas del Estado de Baja California y sus Municipios.
La propuesta tiene el propósito de incorporar de manera formal la figura de la Auditoría Forense al Marco Jurídico Estatal, “con esta propuesta fortalecemos el marco normativo en materia de fiscalización y rendición de cuentas, brindando mayores capacidades técnicas a la Auditoría Superior del Estado (ASEBC). Esto representa un paso firme hacia una administración pública más eficiente, profesional y libre de corrupción”, afirmó la diputada Alejandra Ang.
La auditoría forense es un mecanismo moderno de investigación contable con fines legales y probatorios, especialmente útil en la detección de delitos financieros, conflictos de interés o manejo irregular del presupuesto público, con el propósito de documentar, con pruebas válidas y suficientes, las conclusiones derivadas de los hallazgos e irregularidades detectadas, apoyándose cuando así se requiera, con la tecnología y herramienta forense.
Con la aprobación por parte del Pleno, esta reforma será incorporada oficialmente al marco legal vigente, reforzando así los mecanismos de control y vigilancia del uso de los recursos públicos en Baja California.
Se adicionan las fracciones V BIS y XXI BIS a los artículos 24 y 29 de la ley en comento, con el objetivo de dotar al órgano fiscalizador de herramientas más sólidas y especializadas para investigar a profundidad casos de desvío de recursos públicos, corrupción o daño patrimonial, mediante técnicas y metodologías avanzadas que permitan detectar irregularidades de alta complejidad.
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