Análise de Componentes Principais e Clusterização como ferramentas de mitigação de riscos de detecção nas auditorias da Marinha do Brasil

• Autor(a) principal: Marinho, Gilson Carlos Ladeira
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Produção Científica da Marinha do Brasil (RI-MB)
• Texto Completo: https://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/846464
• topic: Análise de Componentes Principais (ACP). Clusterização. Riscos de detecção. Seleção de itens em auditoria.; Administração

O elevado valor financeiro e o colossal banco de dados inerente às folhas mensais de pagamento da Marinha do Brasil exigem que o planejamento das auditorias de pagamento de pessoal do Centro de Controle Interno da Marinha (CCIMAR) seja feito com exímio detalhamento e com técnicas apuradas. Assim, este artigo procurou demonstrar como a Análise de Componentes Principais (ACP) pode contribuir para a seleção dos processos de pagamento de pessoal passíveis de auditoria, com a finalidade de mitigação dos riscos de detecção das auditorias. Para tal, utilizou-se a linguagem de programação Python e de algoritmos de programação, que possibilitaram a clusterização do banco de dados. Após a análise dos resultados, concluiu-se que a ACP permitiu a identificação de processos de pagamento atípicos, que podem vir a ser objeto de auditoria por parte do CCIMAR, possibilitando um foco nos esforços de análise e a mitigação dos riscos de detecção.