A EY implementou intelig\u00eancia artificial (IA) em seus processos de auditoria [1], levando \u00e0 detec\u00e7\u00e3o de atividades fraudulentas [2]. Das primeiras 10 empresas avaliadas por esse novo sistema, atividades suspeitas foram identificadas em duas, as quais foram posteriormente confirmadas como fraudes pelos clientes.<\/i><\/p>\n
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Kath Barrow, s\u00f3cia-diretora de garantia da EY no Reino Unido e Irlanda, comentou sobre a efic\u00e1cia do sistema [3], indicando que esses resultados iniciais demonstram sua utilidade potencial na auditoria.<\/i><\/p>\n
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Embora a EY tenha se recusado a revelar os detalhes de seu software [4] ou a natureza das fraudes descobertas, Barrow disse que os resultados sugeriam que a tecnologia tinha “potencial” para a auditoria.<\/i><\/p>\n
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A EY come\u00e7ou a experimentar com IA em auditoria em 2018 [5].<\/i><\/p>\n
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Naoto Ichihara, um s\u00f3cio de garantia da Ernst & Young ShinNihon LLC no escrit\u00f3rio de T\u00f3quio, sempre teve paix\u00e3o por programa\u00e7\u00e3o. Sua expertise no desenvolvimento de modelos e sistemas para auditoria o levou a explorar a aplica\u00e7\u00e3o de aprendizado de m\u00e1quina na an\u00e1lise de dados cont\u00e1beis.<\/i><\/p>\n
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A extensa pesquisa de Naoto em artigos acad\u00eamicos existentes [6] e algoritmos despertou sua percep\u00e7\u00e3o de que havia uma maneira melhor de detectar anomalias por meio de aprendizado de m\u00e1quina.<\/i><\/p>\n
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Impulsionado por sua vis\u00e3o, Naoto codificou uma solu\u00e7\u00e3o de IA que podia identificar entradas an\u00f4malas em grandes bancos de dados. Essa tecnologia se tornou pioneira no campo da auditoria e foi posteriormente patenteada [7].<\/i><\/p>\n
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Reconhecendo a necessidade de colabora\u00e7\u00e3o, Naoto formou uma equipe de auditores e desenvolvedores para testar e aprimorar o m\u00e9todo de detec\u00e7\u00e3o da solu\u00e7\u00e3o, que foi posteriormente chamada de EY Helix GL Anomaly Detector ou Helix GLAD [8].<\/i><\/p><\/blockquote>\n
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