Artificial Intelligence and Robotic Process Automation Applied to the Analysis of Governmental Financial Statements and Audit Reports

• Autor(a) principal: Pedroso, Felipe José Coelho
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
• Texto Completo: https://hdl.handle.net/10438/34784
• topic: Inteligência Artificial (IA); Automação Robótica de Processos (ARP); Auditor Não Profissional; Auditor de Poltrona; Auditoria Governamental; Tribunal de Contas; Governo Aberto; Grandes Modelos de Linguagem (LLMs); Hierarquia Dado–Informação–Conhecimento–Sabedoria (DIKW); Accountability; Open Data; Sousveillance; Large Language Models; Artificial Intelligence (AI); Robotic Process Automation (RPA); Court of Accounts; Armchair Auditor; Inteligência artificial; Auditoria – Brasil – Estudo de casos; Responsabilidade; Brasil. Tribunal de Contas da União

Esta tese compreende um conjunto de três artigos independentes, embora sequenciais e interligados, que exploram a aplicação da Inteligência Artificial (IA) e da Automação Robótica de Processos (ARP) como ferramentas capacitadoras para o monitoramento das contas públicas por auditores não profissionais da sociedade civil (i.e., auditor de poltrona). No primeiro artigo, realizamos uma revisão de literatura destacando a necessidade e a importância da participação da sociedade civil na fiscalização das contas públicas, como um instrumento de accountability societal e um meio para fortalecer a democracia. Discutimos como tecnologias, em especial a IA, podem contribuir para o desenvolvimento da auditoria não profissional, abrangendo tópicos como big data, open data e transparência. Realizamos um estudo bibliométrico que identificou lacunas a serem preenchidas por aplicações práticas baseadas em IA e ARP nas áreas de auditoria e administração pública. Utilizamos o Tribunal de Contas do Piauí como unidade de análise piloto, demonstrando como a tecnologia pode oferecer insights sobre documentos e artefatos de auditoria. O segundo artigo decorre das oportunidades identificadas no primeiro. Propomos um framework baseado em ARP e IA como ferramenta capacitadora para auditores não profissionais monitorarem as contas públicas. Esse framework estabelece uma conexão sistemática entre elementos, possibilitando a transformação de dados de Governo Aberto em sabedoria, sob a perspectiva da hierarquia Dado–Informação–Conhecimento–Sabedoria (DIKW). O auditor de poltrona se beneficia da Análise de Dados de Auditoria, contribuindo com sousveillance e accountability societal. O framework supera barreiras relacionadas ao processamento de big data e conhecimento técnico, reduzindo recursos humanos, tempo e custos para análises. O framework é testado e validado utilizando dados do Tribunal de Contas do Piauí, incluindo o uso de ARP para extração de Entidades Nomeadas e Modelagem de Tópicos para organizar documentos em grupos. O terceiro artigo foca na aplicação prática do framework, destacando os Grandes Modelos Linguagem (LLMs) como ferramentas adequadas ao auditor de poltrona no monitoramento de documentos relacionados às contas públicas. Utilizando o Tribunal de Contas do Piauí como unidade de análise, extraímos e analisamos automaticamente informações de documentos, identificando inconsistências predominantes, como não conformidades em investimentos em educação e falhas no Portal da Transparência. Além disso, demonstramos que os LLMs são capazes de realizar sumarizações dos documentos, preservando informações relevantes e operando em ações que demandam referência cruzada em diferentes documentos.