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Bernardino, D., Pedrosa, I. & Laureano, Raul M. S. (2019). Aplicação de Métodos Analíticos para Auditoria e deteção de anomalias no ficheiro SAFT–PT. 2019 14th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI).

D. Bernardino et al.,  "Aplicação de Métodos Analíticos para Auditoria e deteção de anomalias no ficheiro SAFT–PT", in 2019 14th Iberian Conf. on Information Systems and Technologies (CISTI), Coimbra, Portugal, 2019

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TY  - CPAPER
TI  - Aplicação de Métodos Analíticos para Auditoria e deteção de anomalias no ficheiro SAFT–PT
T2  - 2019 14th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI)
AU  - Bernardino, D.
AU  - Pedrosa, I.
AU  - Laureano, Raul M. S.
PY  - 2019
CY  - Coimbra, Portugal
UR  - https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8760785
AB  - A deteção de anomalias e a investigação conducente à sua classificação como fraude têm sido, nos tempos mais recentes, uma das áreas de auditoria em destaque. Em auditoria externa a deteção de fraude passa por obter evidência apropriada e suficiente que forneça uma segurança elevada, embora não absoluta, de que as demonstrações financeiras estão isentas de fraude ou de erros materiais. Em auditoria interna, pretende-se a
identificação do risco de fraude, definição de estratégias com o fim prevenir e antecipar as necessidades de controlo interno. A utilização de software de análise e extração de dados que permita analisar milhões de registos e aplicar técnicas avançadas que destaquem outliers severos, inliers indesejados, repetições ou outros padrões é recomendada nos normativos internacionais de auditoria. Este artigo apresenta a contextualização de métodos
analíticos adequados a deteção de anomalias e fraude, demonstra e sistematiza a aplicação dos mesmos através da análise do ficheiro SAFT-PT correspondente a 6 meses de vendas de uma pequena empresa , discute os resultados e propõe melhorias no controlo interno. Pretende-se que este artigo contribua para a desmistificação da complexidade das análises, evidenciando a oportunidade de repetição de tarefas com idênticos conjuntos de dados.
ER  -