Título:	Análise de Componentes Principais e Clusterização como ferramentas de mitigação de riscos de detecção nas auditorias da Marinha do Brasil
Autor(es):	Marinho, Gilson Carlos Ladeira
Palavras-chave:	Análise de Componentes Principais (ACP). Clusterização. Riscos de detecção. Seleção de itens em auditoria.
Áreas de conhecimento da DGPM:	Administração
Data do documento:	2022
Editor:	Centro de Instrução e Adestramento Almirante Newton Braga (CIANB)
Descrição:	O elevado valor financeiro e o colossal banco de dados inerente às folhas mensais de pagamento da Marinha do Brasil exigem que o planejamento das auditorias de pagamento de pessoal do Centro de Controle Interno da Marinha (CCIMAR) seja feito com exímio detalhamento e com técnicas apuradas. Assim, este artigo procurou demonstrar como a Análise de Componentes Principais (ACP) pode contribuir para a seleção dos processos de pagamento de pessoal passíveis de auditoria, com a finalidade de mitigação dos riscos de detecção das auditorias. Para tal, utilizou-se a linguagem de programação Python e de algoritmos de programação, que possibilitaram a clusterização do banco de dados. Após a análise dos resultados, concluiu-se que a ACP permitiu a identificação de processos de pagamento atípicos, que podem vir a ser objeto de auditoria por parte do CCIMAR, possibilitando um foco nos esforços de análise e a mitigação dos riscos de detecção.
Tipo de Acesso:	Acesso aberto
URI:	https://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/846464
Tipo:	Trabalho de fim de curso
Aparece nas coleções:	Administração: Coleção de Trabalhos de Conclusão de Curso

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