AUDITAAI-TECNOLOGIA INTELIGENTE PARA A AUDITORIA
Área demandante: Secretaria de Auditoria.
Data de início: 30/08/2023
Produto/Serviço: Implementar ferramenta que utiliza Técnicas de Auditoria Assistida por Computador (TAAC’s) usando Machine Learning para apoio às Auditorias realizadas pela SAUDI, em especial à Auditoria Financeira, também denominada de Auditoria nas Contas Anuais e que poderão, também, ser utilizadas pelos gestores das áreas administrativas como controles internos de seus processos de trabalho, o que propiciará maior segurança na execução das atividades.
Vinculação Estratégica: O projeto encontra-se vinculado ao seguinte objetivo do Tribunal Regional do Trabalho da 23ª Região: OBJETIVO 4: Promover a integridade e a transparência em relação aos atos de gestão praticados.
Problema/Oportunidade de Melhoria (POR QUE?): O Projeto “AuditaAI-Tecnologia Inteligente para a Auditoria” é um projeto que utiliza as chamadas Técnicas de Auditoria Assistida por Computador (TAAC) para o desenvolvimento de rotinas de apoio às auditorias, em especial a Auditoria Financeira e Contábil das Contas Anuais, as quais irão permitir a análise de uma população inteira de informações, em vez de apenas uma amostra, reagindo imediatamente aos resultados, buscando a melhoria da eficácia dos processos de gerenciamento de riscos, de controle, e de governança corporativa.
Surgiu da necessidade de otimizar recursos humanos na análise de significativo volume de dados que as organizações atuais utilizam. Essa necessidade foi potencializada com a realização permanente das Auditorias Financeiras integradas com Conformidade nas contas anuais, em razão das atribuições constitucionais e legais, e em apoio ao TCU, nos termos do art. 74, IV, da CR c/c a Lei 8443/92 e a IN TCU n. 84/2020. A auditoria tradicional está baseada em testes manuais realizados sobre uma amostra reduzida de dados e é realizada meses após a ocorrência dos fatos geradores.
Por outro lado, este Projeto prevê a utilização de testes automatizados e é realizado quase que concomitantemente com os fatos geradores e cobre, praticamente, 100% das operações. Este projeto propõe a utilização de recursos de Inteligência Computacional, especificamente Machine Learning (Aprendizado de máquina), como uma das técnicas de auditoria assistida por computador.
Entregas: Serão implementadas ferramentas de machine learning nos quatro ciclos da auditoria financeira com as seguintes estimativas de datas:
1-Ciclo de Pessoal: Ago/2023 a Mar/2024 (Peso da entrega: 50%);
2-Ciclo de Bens móveis: Abr/2024 a Out/2024 (Peso da entrega: 20%);
3-Ciclo de Pagamentos gerais: Nov/2024 a Mar/2025 (Peso da entrega: 20%);
4-Ciclo de Bens intangíveis: Abr/2025 a Dez/2025 (Peso da entrega: 10%).
- E-mail do laboratório: inovatrt23@trt23.jus.br