1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Ciências Contábeis (FACIC)
  3. TCC - Ciências Contábeis
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dc.creatorKeocheguerian, Ivan Barbosa-
dc.date.accessioned2022-01-12T17:57:02Z-
dc.date.available2022-01-12T17:57:02Z-
dc.date.issued2021-11-11-
dc.identifier.citationKEOCHEGUERIAN, Ivan Barbosa. O uso da Inteligência Artificial nos trabalhos de Auditoria Independente. 2021. 16 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências Contábeis) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/33929-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectAuditoriapt_BR
dc.subjectBenefíciospt_BR
dc.subjectFraudespt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.titleO uso da inteligência artificial nos trabalhos de auditoria independentept_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Martins, Vidigal Fernandes-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1277666006560671pt_BR
dc.contributor.referee1x, x-
dc.contributor.referee1Lattesxpt_BR
dc.contributor.referee2x, x-
dc.contributor.referee2Lattesxpt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho teve como objetivo evidenciar as vantagens da implantação da Inteligência Artificial nas diversas fases da auditoria independente no Brasil, a partir da literatura já produzida sobre o tema. Por meio de uma pesquisa qualitativa, exploratória e bibliográfica, buscou-se em publicações internacionais e nacionais informações relevantes quanto a implantação e uso de sistemas de Inteligência Artificial em processos de Auditoria. Dentre os benefícios percebidos, listam-se a capacidade da IA em contribuir para a celeridade da mineração de dados, análise de Big Data, automatização de tarefas repetitivas, digitalização de processos, além da algoritmização do planejamento da auditoria, por meio do machine learning. Outra corrente de autores construíram modelos capazes de detectar fraudes em empresas, inclusive prevendo fraudes em anos subsequentes, por meio de dados históricos, discriminando as empresas fraudulentas da não fraudulentas por meio do suport-machine-vector. Quanto a capacidade de tomada de decisões por meio do machine learning, ainda há ressalvas, como a questão ética nessas decisões. Concluiu-se, porém, que os benefícios superam os possíveis problemas, sendo importante sua implantação especialmente para agilidade dos processos.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseCiências Contábeispt_BR
dc.sizeorduration16pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::CIENCIAS CONTABEISpt_BR
dc.orcid.putcode106216240-
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