http://repositorio.unb.br/handle/10482/55548| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| ChristopheSchubertGoncalvesPinheiro_DISSERT.pdf | 1,35 MB | Adobe PDF | View/Open |
| Title: | Utilização da inteligência artificial na análise preliminar de anomalias e na orientação da conciliação contábil no setor público : estudo de caso na Administração Regional do Varjão |
| Authors: | Pinheiro, Christophe Schubert Gonçalves |
| Orientador(es):: | Oliveira, Luiz Guilherme de |
| Assunto:: | Inteligência artificial Setor público Anomalias contábeis |
| Issue Date: | 30-Jul-2026 |
| Data de defesa:: | 11-May-2026 |
| Citation: | PINHEIRO, Christophe Schubert Gonçalves. Utilização da inteligência artificial na análise preliminar de anomalias e na orientação da conciliação contábil no setor público: estudo de caso na Administração Regional do Varjão. 2026. 98 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Economia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2026. |
| Abstract: | Esta dissertação investiga de que modo a inteligência artificial pode ser empregada como apoio à análise preliminar de anomalias e à orientação da conciliação contábil no setor público, a partir de estudo de caso na Administração Regional do Varjão, no Distrito Federal. O problema de pesquisa decorre da dificuldade prática de confrontar, com tempestividade e precisão, os saldos do balancete contábil com relatórios patrimoniais e de materiais provenientes do SISGEPAT e do SIGMANET, especialmente quando as classificações não apresentam correspondência imediata ou exigem interpretação técnico-contábil. O objetivo geral consiste em propor uma lógica de análise preliminar assistida por inteligência artificial capaz de identificar contas críticas, indicar divergências iniciais, priorizar focos de conciliação e orientar a verificação documental e contábil subsequente. Metodologicamente, a pesquisa adota estudo de caso aplicado, de abordagem qualitativa, com suporte documental e orientação descritivo-analítica, apoiado em revisão do estado da arte com o TEMAC e em análise de balancete, relatórios do SIGMANET, relatórios do SISGEPAT, MCASP e Manual de Procedimentos Contábeis SIAC/SIGGO. Os resultados indicam que a inteligência artificial é mais útil como instrumento de triagem, priorização e organização das evidências do que como substituta do juízo técnico humano. Como contribuição, a dissertação oferece um protocolo inicial de apoio à conformidade contábil e à qualificação da decisão no setor de orçamento e finanças. |
| Abstract: | This dissertation examines how artificial intelligence can support the preliminary analysis of anomalies and the guidance of accounting reconciliation in the public sector through a case study at the Regional Administration of Varjão, Federal District. The research problem arises from the practical difficulty of confronting, with timeliness and precision, trial balance data with asset and materials reports produced by SISGEPAT and SIGMANET, especially when classifications do not present an immediate correspondence or require technical accounting interpretation. The general objective is to propose an artificial intelligence-assisted preliminary analysis logic capable of identifying critical accounts, indicating initial discrepancies, prioritizing reconciliation targets and guiding the subsequent documentary and accounting verification. Methodologically, the study adopts an applied case study, with a qualitative, documentary and descriptive-analytical approach, supported by a state-of-the-art literature review using TEMAC and by analysis of the trial balance, SIGMANET reports, SISGEPAT reports, the MCASP and the SIAC/SIGGO Accounting Procedures Manual. The results indicate that artificial intelligence is more useful as a tool for triage, prioritization and organization of evidence than as a substitute for human technical judgment. As its main contribution, the dissertation offers an initial protocol to support accounting compliance and to improve decision-making in the budget and finance sector. Keywords: artificial intelligence; accounting reconciliation; trial balance; public sector; SIGGO; SISGEPAT; SIGMANET; accounting anomalies. |
| metadata.dc.description.unidade: | Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE) Departamento de Economia (FACE ECO) |
| Description: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Programa de Pós-Graduação Profissional em Economia, 2026. |
| metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Economia, Mestrado Profissional |
| Licença:: | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. |
| Agência financiadora: | Fundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAP-DF) |
| Appears in Collections: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.