LEI DE BENFORD E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
UMA INTEGRAÇÃO NO TRABALHO DE AUDITORIA EM UMA PERSPECTIVA REGIONAL
Palavras-chave:
Benford; Inteligência Artificial; Detecção de Fraude; Eleições; Processos NaturaisResumo
Com a evolução da ciência e tecnologia novas formas para a detecção de fraudes contábeis foram concebidas. A Lei de Newcomb-Benford (LNB) ou simplesmente Lei de Benford, mostra-se uma ferramenta simples e eficaz e pode ser adotada para identificação de fraudes contábeis, através da comparação da frequência dos primeiros dígitos em relação a um padrão estabelecido empiricamente por Benford. Com a utilização de metodologias de Inteligência Artificial (IA) e mecanismos de aprendizado de máquinas, pode-se desenvolver ferramentas adaptativas para diferentes tipos de fraudes. Esse trabalho apresenta um modelo para análise estatística dos dados fornecidos pelo Tribunal Superior Eleitoral e emprega o modelo para analisar os dados das últimas eleições no Brasil. Os achados da pesquisa sugerem, de modo geral, que as distribuições encontradas em 2016 e 2020 seguem a Lei de Benford, enquanto em 2014 e 2018 as análises sugerem inconformidades.
