A UTILIZAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NOS TRABALHOS DE AUDITORIA INDEPENDENTE
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho teve como objetivo evidenciar as vantagens da implantação daInteligência Artificial nas diversas fases da auditoria independente no Brasil, a partirda literatura já produzida sobre o tema. Por meio de uma pesquisa qualitativa,exploratória e bibliográfica, buscou-se em publicações internacionais e nacionaisinformações relevantes quanto a implantação e uso de sistemas de InteligênciaArtificial em processos de Auditoria. Dentre os benefícios percebidos, listam-se acapacidade da IA em contribuir para a celeridade da mineração de dados, análise deBig Data, automatização de tarefas repetitivas, digitalização de processos, além daalgoritmização do planejamento da auditoria, por meio do machine learning. Outrascorrentes 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 suportmachine-vector. Quanto a capacidade de tomada de decisões por meio do machinelearning, ainda há ressalvas, como a questão ética nessas decisões. Concluiu-se,porém, que os benefícios superam os possíveis problemas, sendo importante suaimplantação especialmente para agilidade dos processos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".