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Aplicação de Métodos Analíticos para Auditoria e deteção de anomalias no ficheiro SAFT–PT
Dilia Bernardino (Bernardino, D.); Isabel Pedrosa (Pedrosa, I.); Raul Laureano (Laureano, Raul M. S.);
Event Title
2019 14th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI)
Year (definitive publication)
2019
Language
Portuguese
Country
Portugal
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Abstract
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.
Acknowledgements
FCT / Caseware Analytics (Canadá)
Keywords
Análise de Dados,Lei de Benford,Z-score,same-same-same,same-same-different,números redondos,Técnicas e Ferramentas de auditoria assistidas por computador
  • Computer and Information Sciences - Natural Sciences
  • Other Natural Sciences - Natural Sciences
  • Economics and Business - Social Sciences
Funding Records
Funding Reference Funding Entity
UID/MULTI/4466/2019 FCT