Aplicação de machine learning na previsão de desvios e controlo orçamental na Força Aérea Portuguesa

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Palmas, Pedro de Oliveira
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.5/29606
Resumo: Mestrado Bolonha em Contabilidade, Fiscalidade e Finanças Empresariais
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spelling Aplicação de machine learning na previsão de desvios e controlo orçamental na Força Aérea PortuguesaArtificial IntelligenceMachine LearningSupervised LearningInternal AuditPortuguese Armed ForcesBudgetInteligência ArtificialMachine LearningAprendizagem SupervisionadaAuditoria InternaForças Armadas PortuguesasOrçamentoMestrado Bolonha em Contabilidade, Fiscalidade e Finanças EmpresariaisThe world has been experiencing paradigm shifts, with emerging technologies becoming an ever more formidable reality. Nowadays, organizations worldwide must stay current and aligned with this evolution in terms of their processes, harnessing artificial intelligence (AI) techniques as a resource. Only by doing so can they hope to maintain a competitive edge. Auditing plays a crucial role in comprehending and scrutinizing companies' processes to identify any inconsistencies or irregularities in their financial records. In this regard, the convergence of auditing and AI has been gaining prominence, particularly within major auditing firms. The Portuguese Air Force (PAF), recognizing the impact of emerging trends, needs to determine the most effective ways where to apply AI, and one of those areas is internal control. As an integral part of Central Administration, it bears the responsibility of being accountable and therefore necessitates stringent, cohesive, and transparent internal control. With this objective in mind, the utilization of AI, particularly in budgetary control, offers an enticing opportunity for exploring the implementation of new technologies to address or enhance certain existing deficiencies. The results of the study show the usefulness of machine learning algorithms in predicting the occurrence of deviations and their contribution to budgetary control.O mundo tem vindo a sofrer alterações de paradigmas, sendo as tecnologias emergentes uma realidade cada vez mais desafiante. Atualmente, as organizações em todo o mundo devem manter-se atualizadas e alinhadas com essa evolução, a nível dos seus processos e utilizando técnicas de inteligência artificial (IA) como recurso, pois só assim poderão continuar a ambicionar ter vantagem competitiva. A função da auditoria passa por perceber e analisar os processos das entidades, por forma a detetar se existem inconformidades ou irregularidades nas suas contas. Nesse sentido, a conjugação entre auditoria e IA tem vindo a ganhar significância, sobretudo, nas principais firmas de auditoria. A Força Aérea Portuguesa (FAP), sentindo a repercussão das tendências emergentes, deverá perceber em que pontos se poderá potenciar na IA, sendo o controlo interno uma delas. Inserida nos órgãos da Administração Central, tem o dever de prestar contas, e por isso, deverá ter um controlo interno rigoroso, coerente e transparente. Nessa senda, a implementação de IA, especificamente, no controlo orçamental, torna-se um terreno convidativo ao estudo da aplicação das novas tecnologias, na tentativa de resolver ou melhorar algumas lacunas existentes. Os resultados do estudo evidenciam a utilidade dos algoritmos de machine learning na previsão da ocorrência de desvios e no seu contributo ao controlo orçamental.Instituto Superior de Economia e GestãoSamagaio, AntónioEvangelista, Elsa PereiraRepositório da Universidade de LisboaPalmas, Pedro de Oliveira2023-12-14T11:47:16Z2023-102023-10-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.5/29606porPalmas, Pedro de Oliveira (2023). “Aplicação de machine learning na previsão de desvios e controlo orçamental na Força Aérea Portuguesa”. Dissertação de Mestrado. Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-12-17T01:31:54Zoai:www.repository.utl.pt:10400.5/29606Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T00:54:42.099222Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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