Artificial Intelligence and Robotic Process Automation Applied to the Analysis of Governmental Financial Statements and Audit Reports
Autor(a) principal: | |
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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 |
Resumo: | 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. |
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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.This thesis comprises a set of three independent yet sequentially interconnected articles that explore the application of Artificial Intelligence (AI) and Robotic Process Automation (RPA) as empowering tools for monitoring public accounts by non-professional auditors from civil society (i.e., armchair auditors). In the first article, we conduct a literature review highlighting the necessity and significance of civil society participation in overseeing public accounts as an instrument of societal accountability and a means to strengthen democracy. We discuss how technologies, especially AI, can contribute to the development of non-professional auditing, covering topics such as big data, open data, and transparency. We conduct a bibliometric study that identifies gaps to be filled by practical applications based on AI and RPA in the areas of auditing and public administration. We use the Court of Accounts of Piauí as a pilot analysis unit, demonstrating how technology can provide insights into audit documents and artifacts. The second article builds upon the opportunities identified in the first. We propose an RPA and AI-based framework as an empowering tool for non-professional auditors to monitor public accounts. This framework systematically connects elements, enabling the transformation of Open Government data into wisdom from the perspective of the Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKW) hierarchy. The armchair auditor benefits from Audit Data Analysis, contributing to sousveillance and societal accountability. The framework overcomes barriers related to big data processing and technical knowledge, reducing human resources, time, and costs for analyses. The framework is tested and validated using data from the Court of Accounts of Piauí, including the use of RPA for Named Entity extraction and Topic Modeling to organize documents into groups. The third article focuses on the practical application of the framework, highlighting Large Language Models (LLMs) as suitable tools for armchair auditors in monitoring documents related to public accounts. Using the Court of Accounts of Piauí as the analysis unit, we automatically extract and analyze information from documents, identifying predominant inconsistencies, such as non-compliance in education investments and flaws in the Transparency Portal. Additionally, we demonstrate that LLMs are capable of summarizing documents, preserving relevant information, and operating in actions that require cross-referencing across different documents.engInteligência Artificial (IA)Automação Robótica de Processos (ARP)Auditor Não ProfissionalAuditor de PoltronaAuditoria GovernamentalTribunal de ContasGoverno AbertoGrandes Modelos de Linguagem (LLMs)Hierarquia Dado–Informação–Conhecimento–Sabedoria (DIKW)AccountabilityOpen DataSousveillanceLarge Language ModelsArtificial Intelligence (AI)Robotic Process Automation (RPA)Court of AccountsArmchair AuditorInteligência artificialAuditoria – Brasil – Estudo de casosResponsabilidadeBrasil. Tribunal de Contas da UniãoArtificial Intelligence and Robotic Process Automation Applied to the Analysis of Governmental Financial Statements and Audit Reportsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)instacron:FGVLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-85112https://repositorio.fgv.br/bitstreams/62c28a02-1892-4e70-9045-10888b14efcd/download2a4b67231f701c416a809246e7a10077MD52ORIGINALPDFPDFapplication/pdf2208045https://repositorio.fgv.br/bitstreams/a62e3066-bed9-43d9-ac4d-97ca70bdaec7/downloada2186689d6cd1cfed939ee66ee879e95MD53TEXTFelipe_Pedroso_Thesis_2023_vF29012024.pdf.txtFelipe_Pedroso_Thesis_2023_vF29012024.pdf.txtExtracted texttext/plain100402https://repositorio.fgv.br/bitstreams/748aaa23-c4dc-400f-b133-93861c92d63b/downloaddbe6b7c2779efc604b27578050bd491cMD54PDF.txtPDF.txtExtracted 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Inteligência artificial Auditoria – Brasil – Estudo de casos Responsabilidade Brasil. Tribunal de Contas da União |
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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. |
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