Inteligência Artificial pode melhorar a qualidade da Auditoria

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One of the hottest areas of innovation today is the field of artificial intelligence (AI). AI is the theory and development of computer systems able to perform tasks that normally require human intelligence. Because AI technologies—also called cognitive technologies—extend the power of information technology to tasks traditionally performed by humans, they enable users to break prevailing tradeoffs between speed, cost, and quality.

Such technologies can enable auditors to automate tasks that have been conducted manually for decades, such as counting inventories or processing confirmation responses. And as a result, auditors can be liberated to focus on enhancing quality by evaluating advanced analytics, spending more time exercising their professional judgment, and providing greater insights.

One specific area in which auditors are taking advantage of the benefits of cognitive technologies is document review. Reading through stacks of contracts to extract key terms has traditionally been a time-consuming, manual process. Cognitive technologies are already being deployed by forward-thinking firms to largely automate this process. Natural language processing (NLP) technology reads and understands key concepts in the documents. And machine-learning technology makes it possible to train the system on a set of sample contracts so that it learns how to identify and extract key terms.

Contract review powered by cognitive technologies can now take a fraction of the time it used to. AI allows an auditor to review and assess larger samples—even up to 100% of the documents. And it makes it possible to do lightning-fast analytics—automating the separation of documents that contain escalation clauses from those that don’t, for instance, and visualizing the degree of variability from a standard form across a population of documents. This contributes to enhanced quality and delivery of insights to audit committees faster.

And this is just the beginning. We’re using information technology to accelerate and enhance many other parts of the audit process as well. And we see many opportunities to innovate and advance the profession with cognitive technologies to take audit quality and insight to the next level.

For instance, we are using workflow automation technology to streamline the confirmations process by providing stakeholders with a single digital environment to prepare, authorize, distribute, collect, manage, and evaluate the results of the confirmations process.
In the future, machine learning could be used to recognize, extract, and process values from the many supporting documents typically attached to a confirmation, automatically confirming the transaction without significant auditor intervention. And NLP could enable the system to handle anomalies and exceptions automatically by reading and understanding free-form textual responses from counterparties and recommending appropriate action.
Using cognitive technologies, auditors may soon be able to provide clients with new ways to uncover risk hiding in plain sight in financial statements. Today, our professionals use tools that parse financial statements automatically, making it easy to find footnotes and conduct thorough peer comparisons.
In the future, machine learning and natural language processing could make it possible to scan financial statements and suggest risks associated with the text while linking disclosures to Securities and Exchange Commission comment letters, analyst reports, and social media sentiment.

Researchers have already shown that it’s possible to predict the volatility of a company’s stock price by applying automated analysis, powered by natural language processing and machine learning, to a company’s financial statements. It’s not hard to imagine generalizing this approach to surface other types of risk.

Finally, consider how AI might change the inventory count process, a task that is typically as old-fashioned as it gets: visiting a client and taking inventory of materials and finished goods, clipboard in hand. Today, we are equipping staff with tablet and smartphone applications that collect and automatically consolidate inventory count results to the group auditor in real-time.

I can imagine turbocharging the inventory process by using smartphone cameras and computer vision to automatically identify and count items, spot patterns, and flag anomalies. This kind of application already exists in health care, where visiting nurses can snap a photo of a home-bound patient’s medications, automatically identifying them and ensuring the patient has what she needs.

Using cognitive technologies to evolve the audit process by making it smarter, more insightful, and more efficient is just one of the ways the audit profession is innovating. This isn’t self-driving cars. It is the future of the audit profession. And the users of financial statements deserve it.

Fonte: Jon Raphael is chief innovation officer at Deloitte & Touche LLP.

Rir é o melhor remédio

Reflexo da vida

Loterias

Com respeito aos conselhos sobre como ganhar na loteria, a minha turma de doutorado escreveu o seguinte texto coletivo:


No vídeo em questão, Richard Lustig, ganhador por 7 vezes da loteria americana e escritor do livro “Learn how to increase your changes of winning the lottery”, aconselha sobre como ficar rico apostando em jogos de loteria. Lustig fornece três conselhos:


1º Conselho: Buy as many tickets as you can afford. Comprar tantos bilhetes de loteria quanto você consiga pagar.


Quando se aumenta a quantidade de bilhetes comprados, maior se torna a probabilidade de acertar os números sorteados. Entretanto, observando estatisticamente, a chance de ganhar na loteria seria insignificante, tendendo a zero. Considerando que no Powerball, loteria americana, a chance de ganho é de 1 em 292.201.338 e o custo da aposta é de US$ 3,00, para se obter 100% de certeza de ganho seria necessário um investimento de US$ 876.604.014,00, sendo que a maior aposta individual já paga pelo Powerball foi de US$ 370,9 milhões realizada por Gloria MacKenzie, ganhadora em 2013. Deve-se ter em mente também que, na tentativa de ganhar a loteria, muitos apostadores gastam recursos além do disponível, visando aumentar a probabilidade de ganho, afetando, por muitas vezes, seu orçamento pessoal, portanto um limite de gasto deve ser estabelecido. Sob a ótica de investimentos, a chance de retorno dos recursos alocados, estatisticamente, também se aproxima de zero. O que demonstra não ser uma boa estratégia de alocação de recursos, mas também observa-se que, por ser um investimento de alto retorno, as chances de acertar os números são baixas e, portanto, os riscos são altos.



2º Conselho: Don’t buy quick picks. Não terceirizar (quick picks) a escolha dos números, ou seja, não deixe o computador escolher seus números.

Segundo Lustig, cada vez que se utiliza os recursos de um computador para definir suas apostas o jogador esta esquecendo a sua estratégia de ganho, ou seja, não faz pesquisas ou analisar os resultados obtidos de forma a executar uma estratégia que possa levá-lo ao sucesso, portanto o computador vai oferecer as piores chances de ganhar. Observa-se que apesar dos números definidos por programas de apostas serem considerados aleatórios, a programação que executa a escolha é feita através de algoritmos pré-definidos e, também, que as chances de um bilhete fornecido por um computador e os feitos por qualquer pessoa individualmente têm a mesma probabilidade estatística de ganho.


3º Conselho: Pick numbers and never change them. Escolha os seus números e nunca os mude.


Você deverá escolher seus números, sempre jogar os mesmos números, nunca mudá-los e jogar em todos os concursos disponíveis, pois, em algum momento, eles serão sorteados, ou seja, um dos segredos é a persistência. Segundo Damodaran (2015) os ativos devem ser adquiridos com base em sua expectativa dos fluxos de caixa futuros e sua incerteza. Aplicando de forma restrita este conceito, dado o tamanho da incerteza contida na compra de um bilhete de loteria, tal ativo não deveria ser adquirido. A decisão de investimento envolve alocação de recursos para geração de fluxos de caixa positivos. O retorno dos fluxos de caixa decorrentes das apostas em loterias acontece ao acaso, o que inviabiliza sua análise pela ótica de investimentos. Realizar este tipo de investimento é apostar no acaso.


[Acredito que faltou um aspecto importante da questão: a moeda não possui memória. Ou seja, o sorteio de números no passado não garante o seu "não sorteio" no futuro]

Boca Livre

Com respeito a uma investigação da Polícia Federal, envolvendo a KPMG, a empresa informou

“A KPMG no Brasil informa que não é objeto de investigação na denominada Operação Boca Livre conduzida pela Polícia Federal. O fato da PF comparecer ao nosso escritório se deu pelo cumprimento de diligência para coletar documentos referentes a contratos com empresas de publicidade e propaganda (alvos da investigação) e que prestaram serviços para a KPMG no apoio a projetos culturais.

A KPMG, certa de que não cometeu qualquer ato ilícito, está e continuará a contribuir com as autoridades de maneira transparente para o fornecimento das informações necessárias.”

Masp e o auditor independente

Eis uma decisão do STJ que interessa a todos os auditores:

Auditor independente não tem responsabilidade civil por desvio fraudulento realizado por funcionário da empresa auditada, durante o contrato de prestação de serviço, segundo decisão unânime da Quarta Turma do Superior Tribunal de Justiça (STJ).

Entre 2001 e 2004, o Museu de Arte Moderna de São Paulo (Masp) contratou a empresa Tufani, Reis e Soares Auditores Independentes para ampliar o controle de quatro lojas abertas pela entidade para divulgação e comercialização de objetos de arte.

Em janeiro 2004, no entanto, foi identificado um deficit de R$ 190 mil. A direção do Masp realizou uma revisão das contas e descobriu que o prejuízo foi resultado de desvio feito por funcionária do próprio museu.

Após detectar a fraude, o Masp enviou correspondência para a empresa de auditoria, notificando o desvio e rescindindo o contrato de prestação de serviços, além de cobrar o valor desviado. A disputa foi parar na Justiça.

O juiz da 39ª Vara Cível do Estado de São Paulo julgou improcedente o pedido do Masp. Inconformado, o museu recorreu ao Tribunal de Justiça de São Paulo (TJSP), que manteve a sentença do juiz. Para o tribunal paulista, o desvio foi feito por funcionária do museu e não houve “descumprimento de obrigação contratual” por parte da empresa de autoria.

Relator

O Masp recorreu então ao STJ, cabendo a relatoria do caso ao ministro Luis Felipe Salomão, da Quarta Turma, especializada em direito privado. No voto, o ministro sublinhou que a auditoria tem por objetivo verificar os registros contábeis da empresa auditada e sua conformidade com os princípios de contabilidade.

Segundo o ministro, a auditoria consiste em controlar áreas-chaves nas empresas para que se possam evitar situações que provoquem fraudes, desfalques e subornos, por meio de verificações regulares nos controles internos específicos de cada organização.

“Dessa feita, para se constatar a responsabilidade civil subjetiva do auditor, em função de ato doloso ou culposo por ele praticado, há que se demonstrar não apenas o dano sofrido, mas também deve haver um nexo de causalidade com a emissão do parecer ou relatório de auditoria”, disse o relator.

Para o ministro, não cabe ao auditor independente executar ação dentro da empresa, ao constatar fraude ou erro nos registros. “A incumbência, no caso, é estritamente ligada a esta (empresa), que detém o know-how do seu próprio empreendimento”, afirmou o ministro, ao manter a decisão do TJSP.

10 regras simples para o uso efetivo da Estatística

Fiz uma síntese apertada de cada uma das regras, quais sejam:

Rule 1: Statistical Methods Should Enable Data to Answer Scientific Questions

O pesquisador deve estar preocupado com as questões científicas que ele deseja investigar e não somente com os testes ou tecnicas estatísticas.

Rule 2: Signals Always Come with Noise

A estatística está preocupada em analisar o sinal dos dados na presença do ruído, ou seja, visa modelar a variabilidade que importa.

Rule 3: Plan Ahead, Really Ahead

Faça o planejamento de todos os possíveis estágios da sua análise.

Rule 4: Worry about Data Quality

Certifique a qualidade dos dados e faça uma análise exaustiva de suas características.

Rule 5: Statistical Analysis Is More Than a Set of Computations

A análise estatística deve ser interpretada dentro do contexto da questão científica que está sendo estudada. A estatísitica auxilia a análise, mas não a define.

Rule 6: Keep it Simple

Comece com tecnicas ou algortimos simples, mesmo se o problema for complexo.

Rule 7: Provide Assessments of Variability

Sempre reporte análises sobre a incerteza dos dados, como: erro-padrão ou intervalo de confiança.

Rule 8: Check Your Assumptions

Verifique as hipóteses do modelo estatístico que você está usando. Em geral, os softwares não destacam essas hipóteses.

Rule 9: When Possible, Replicate!

Replique seu estudo em outra base de dado ou em experimentos parecidos para evitar ou minimizar o efeito  Data Snooping, que consiste em encontrar padrões espúrios (inexistentes) nos dados.

Rule 10: Make Your Analysis Reproducible

Torne o seu trabalho reprodutível, fornecendo todas as etapas, dados ou códigos utilizados.

Fonte: Kass RE, Caffo BS, Davidian M, Meng X-L, Yu B, Reid N (2016) Ten Simple Rules for Effective Statistical Practice. PLoS Comput Biol 12(6): e1004961. doi:10.1371/journal.pcbi.1004961 

Rir é o melhor remédio

Se o Google fosse um cara...


Indicado por Renata Henriques, a quem agradecemos.