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Título: Inteligência artificial generativa na criação de relatórios contábeis públicos compreensíveis e customizados
Autor(es): Rezende, Luciana Umbelina Policena de
Orientador(es): Lima, Diana Vaz de
Assunto: Contabilidade pública
Inteligência artificial generativa
Data de publicação: 25-Mai-2026
Referência: REZENDE, Luciana Umbelina Policena de. Inteligência artificial generativa na criação de relatórios contábeis públicos compreensíveis e customizados. 2025. 66 f., il. Dissertação (Mestrado em Profissional em Administração) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025.
Resumo: A compreensibilidade das informações geradas pela Contabilidade é um dos requisitos necessários para que ela cumpra adequadamente a sua função de apoio à tomada de decisão. No entanto, observa-se que muitos gestores públicos, embora especialistas em suas áreas de atuação, apresentam limitações técnicas quanto à compreensão da contabilidade pública, o que dificulta o uso efetivo dessas informações. Nesse contexto, a tecnologia tem se mostrado uma aliada estratégica para aprimorar a comunicação e facilitar a disseminação de informações contábeis. Este estudo tem como objetivo analisar como a aplicação da Inteligência Artificial Generativa (IAG) pode contribuir para a criação de relatórios contábeis públicos compreensíveis e customizados. A pesquisa fundamenta-se em teorias sobre a compreensibilidade da informação contábil (Adelberg, 1979; Howieson, Loftus, Schührer, 2024) e o uso de Inteligência Artificial (IA) para elaboração de relatórios financeiros (Bracci, Biondi, Kastberg, 2023; Cohen & Karatzimas, 2023). A metodologia adotada é o Design Science Research (DSR), que contempla a identificação do problema, a definição dos objetivos, o desenvolvimento de um artefato tecnológico. O Produto Técnico Tecnológico (PTT) resultante é um Framework que viabiliza a extração de informações contábeis claras, compreensíveis e customizadas a partir de sistemas contábeis existentes, adequando-se ao perfil e às necessidades específicas dos diferentes usuários.
Abstract: The understandability of accounting information is a fundamental requirement for fulfilling its role in supporting decision-making, particularly within the public sector. However, many public managers, despite being specialists in their respective fields, face technical limitations in interpreting public accounting reports, which hinders their effective use. In this context, technology—especially Generative Artificial Intelligence (GAI)—emerges as a strategic tool to enhance the accessibility and clarity of accounting data. This study aimed to analyze how the application of GAI, through fine-tuned language models, can contribute to the creation of understandable and customized public accounting reports. The research is grounded in theoretical approaches on the understandability of accounting information (Adelberg, 1979; Howieson, Loftus, & Schührer, 2024) and in the literature concerning the use of Artificial Intelligence (AI) for financial reporting (Bracci, Biondi, & Kastberg, 2023; Cohen & Karatzimas, 2023). The methodological approach adopted was Design Science Research (DSR), encompassing problem identification, objective definition, and the proposition of a technological solution. The resulting Technical-Scientific Product (TSP) is a functional framework, structured in three phases, that integrates legacy public accounting systems with fine-tuned language models, enabling the automated generation of clear, accessible, and user tailored accounting reports.
Unidade Acadêmica: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE)
Departamento de Administração (FACE ADM)
Informações adicionais: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Programa de Pós-Graduação em Administração, Mestrado Profissional em Administração Pública, 2025.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Administração, Mestrado Profissional em Administração Pública
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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