Artificial intelligence and robotic process automation applied to the analysis of governmental financial statements and audit reports

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.

Ficha do documento

Tipo

Tese

Ano

2023

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Inglês

Acesso

Acesso aberto

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/34784

Temas

Modelagem EconômicaAdministração PúblicaTecnologiaDadosGovernançaEducação

Palavras-chave

Inteligência 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 AuditorAdministração públicaInteligência artificialAuditoria – Brasil – Estudo de casosResponsabilidadeBrasil. Tribunal de Contas da União