{"id":12830,"date":"2024-09-25T06:00:30","date_gmt":"2024-09-25T06:00:30","guid":{"rendered":"https:\/\/alcantara.pro.br\/portal\/?p=12830"},"modified":"2024-09-25T11:06:08","modified_gmt":"2024-09-25T11:06:08","slug":"aprendizado-de-maquina-contra-fraude-contabil","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/alcantara.pro.br\/portal\/2024\/09\/25\/aprendizado-de-maquina-contra-fraude-contabil\/","title":{"rendered":"Aprendizado de m\u00e1quina contra fraudes cont\u00e1beis"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>Por Alexandre Alcantara<\/p>\n

Em recente artigo por t\u00edtulo Machine learning against accounting fraud <\/strong>(Aprendizado de m\u00e1quina contra fraudes cont\u00e1beis) os autores destacam que “Detectar e prevenir fraudes cont\u00e1beis \u00e9 uma preocupa\u00e7\u00e3o para muitos formuladores de pol\u00edticas ao redor do mundo” No artigo \u00e9 apresentado<\/span> “uma estrutura que incorpora t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina para detectar e prever comportamento fraudulento das empresas ao relatar informa\u00e7\u00f5es financeiras. A estrutura conta com um conjunto maior de informa\u00e7\u00f5es firmes para obter melhor desempenho de detec\u00e7\u00e3o e, ao contr\u00e1rio das estruturas anteriores, fornece previs\u00f5es para poss\u00edveis fraudes cont\u00e1beis futuras.<\/em>“<\/p>\n

O foco do texto s\u00e3o as fraudes corporativas, geralmente praticadas para maquiar os resultado. Dentre os elementos das t\u00e9cnicas preditivas, a serem ensinadas \u00e0s m\u00e1quinas, consta o uso de indicadores financeiros, vari\u00e1veis relacionadas \u00e0 governan\u00e7a corporativa e vari\u00e1veis de transa\u00e7\u00e3o banc\u00e1ria.<\/p>\n

O interessante da t\u00e9cnica apresentada \u00e9 que a mesma visa subsidiar os trabalhos de auditoria independente em tempo real, ou seja, de prefer\u00eancia antes do encerramento dos balan\u00e7os, ou seja, antes da fraude produzir os efeitos desejados.<\/p>\n

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Reflex\u00e3o<\/strong><\/p>\n

Olhando a t\u00e9cnica sob a \u00f3tica tribut\u00e1ria, o artigo sinaliza um bom ponto de partida para pesquisas sobre fraudes cont\u00e1beis com repercuss\u00f5es tribut\u00e1rias.<\/p>\n

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As administra\u00e7\u00f5es tribut\u00e1rias podem buscar ind\u00edcios de sonega\u00e7\u00e3o de impostos atrav\u00e9s da an\u00e1lise pr\u00e9via de grande massa de demonstra\u00e7\u00f5es cont\u00e1beis.\u00a0 Correlacionando os indicadores financeiros – em especial aqueles que medem os ciclos operacionais, liquidez e rentabilidade – com as bases de dados de empresas autuadas por terem praticado alguma esp\u00e9cies de fraude cont\u00e1bil com repercuss\u00e3o tribut\u00e1ria.<\/p>\n

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Os dados agregados da ECD apresentam a consolida\u00e7\u00e3o mensal, por contribuinte, de informa\u00e7\u00f5es de saldos cont\u00e1beis e as demonstra\u00e7\u00f5es cont\u00e1beis.<\/p>\n<\/blockquote>\n

\n

Para conhecer o artigo<\/strong><\/em><\/p>\n

Machine learning against accounting fraud<\/strong>
\nSatoshi Kondo, Daisuke Miyakawa, Kengo Shiraki, Miki Suga, Teppei Usuki
\n23 de setembro de 2024 (Texto original em ingl\u00eas)<\/p>\n

https:\/\/voxeu.org\/article\/machine-learning-against-accounting-fraud<\/a><\/p>\n

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Imagem: aqui<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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