Conhecimentos de Base Recomendados
Não existem quaisquer pré-requisitos para a frequência desta Unidade Curricular.
Métodos de Ensino
Nas aulas desta unidade curricular privilegiam-se as metodologias ativas de ensino centradas no estudante que visam promover a maturidade da resolução de problemas e pensamento crítico nesta área. Assim, são utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem:
– Expositivas, no que respeita aos conceitos, definições, ferramentas de trabalho;
– Ativas e participativas associadas ao estudo e resolução de casos práticos para a deteção de anomalias e fraude bem como na realização de trabalhos de grupo e na definição de consensos quanto às melhores práticas a utilizar na resolução dos diversos casos práticos;
– Experimentais já que se privilegia o uso das ferramentas e tecnologia em sala de aula para a resolução dos exercícios práticos e para a realização do trabalho;
– Auto-estudo relativo à componente de trabalho autónomo, muito presente nos estudos de 2.º ciclo e que deve ser incentivada de modo a que os estudantes se prepararem adequadamente para o 2.º ano do mestrado.
Os conteúdos associados às tecnologias emergentes serão lecionados com casos de aplicação e investigação na área, com oradores convidados que expliquem a aplicação dessas tecnologias nas suas empresas.
Resultados de Aprendizagem
A. Objetivos
– Aquisição de conhecimentos de Tecnologias de Inf. para Auditoria (CAATTs, Computer-Assisted Audit Tools and Techniques) e competências práticas fundamentais no que concerne ao papel que o auditor desempenha, nomeadamente na deteção de anomalias utilizando ferramentas de análise e extração de dados para auditoria para a execução de testes substantivos;
· Ampliar o leque de conhecimento de Ferramentas Informáticas de Suporte à Auditoria, promovendo a realização de Seminários com empresas de Software específico para Auditoria;
– conhecer as novas tendências de Tecnologias e Ferramentas para auditoria, em particular, no que respeita ao uso de tecnologias emergentes para auditoria: Inteligência Artificial, Internet of Things, Cloud e Blockchain, casos práticos de uso e investigação na área.
B. Competências:
Os estudantes devem ficar aptos a utilizar ferramentas e tecnologias para auditoria, permitindo imprimir maior eficiência e eficácia ao trabalho do auditor.
Programa
1. Os Sistemas de Informação (SIs) em Auditoria
1.1. Noção de SI: aspetos genéricos de um sistema de Informação (definição, elementos base)
1.2. Evolução dos SIs
1.3. Aplicabilidade dos SIs nas Organizações
1.4. A importância da Informação em Auditoria: informação versus conhecimento.
1.5. Novos desafios para o auditor
2. Ferramentas Informáticas de Suporte à Auditoria
2.1 Definição e aplicabilidade das Computer Assisted Audit Tools and Techniques, CAATTs
2.2 Tipificação das CAATTs
2.3 Ferramentas para a Gestão de Papéis de Trabalho em Auditoria
2.4 Ferramentas para análise e extração de Dados
2.5 IDEA: contextualização da aplicação
2.6 Casos de Estudo usando IDEA:
3. Tecnologias Emergentes para auditoria
3.1 Evolução dos conceitos
3.2 Robotic Process Automation
3.3 Inteligência Artificial e inteligência Artificial Generativa aplicadas à Auditoria
3.4 Cloud Auditing
3.5 Big Data e Data Mining
3.6 Blockchain
Docente(s) responsável(eis)
Isabel Maria Mendes PedrosaMétodos de Avaliação
As metodologias de avaliação propostas são:
- Opção A. Avaliação contínua (frequência e época normal)
- Opção B. Avaliação em Época Normal, Recurso ou Especial
Opção A - A Avaliação Contínua
i. As aulas são teórico-práticas em sala de informática com Caseware IDEA.
ii. A avaliação será efetuada através de:
- 2 tarefas usando a metodologia "1,2,4, all" (Task 1 + Task 2))
- 2 testes individuais no computador (Test1 + Test2)
- 1 trabalho prático (em grupo ou individual) de análise de dados com IDEA (P)
Tarefas em IDEA - método 1,2,4,all:
- Cada tarefa incide sobre um dos casos práticos:
1) os estudantes definem - individualmente e extra da aula e como preparação da aula - questões que podem ser colocadas aos dados para cada um dos casos práticos e, em aula, fazem grupo com outro colega e discutem essas questões.
2) Posteriormente, juntam-se a outro grupo e o resultado final será o produzido por esse grupo de 4, sendo a nota individual.
Cotação das Tarefas: 2 tarefas, cada uma com o peso de 10% na nota final
Testes:
- os teste de IDEA serão realizados no computador na última parte da 5.º ou sexta aula (1.º teste) e na última aula (2.º teste). Calendarização exata a ser decidida na 1.ª aula da Unidade Curricular.
Cotação dos testes: 2 testes, cada um com o peso de 15% na nota final
Trabalho prático IDEA
A apresentação do trabalho de IDEA decorrerá no dia previsto no calendário de exame de Época normal.
Cotação do Trabalho prático de IDEA: 50% da nota final, distribuído da seguinte forma: Relatório*25%+ Apresentaçã0*12,5% + Discussão Individual*12,5%
nota_final_TIA=10%*task1+10%*task2+15%test1+15%*test2+ 50%*trabalho_IDEA)
Presenças obrigatórias: os estudantes terão de cumprir um mínimo de 75% de presenças para que possam ser avaliados em Avaliação Contínua. Exceção aos estudantes com estatuto de TE.
O aluno está aprovado com nota igual ou superior a 9,5 valores em 20. Não está prevista a realização de provas orais.
Opção B. Avaliação em Época Normal, Recurso ou Especial
Nas Épocas de Exame, os estudantes podem ser avaliados da seguinte forma:
- um teste que inclui a componente prática de Caseware IDEA (duração de 90 minutos) com componente teórica e prática
- um projeto individual com relatório, apresentação e discussão com dados fornecidos em cada uma das épocas de avaliação.
nota_final_TIA=50%*teste +50%*Projeto
Nota do projeto: 50% da nota final, distribuída da seguinte forma: Relatório*25%+ Apresentaçã0*12,5% + Discussão Individual*12,5%
Os estudantes que tenham realizado apenas uma das componentes de avaliação durante o semestre poderão conservar essa nota para as épocas normal, de recurso e especial.
Nestas épocas também não está prevista a realização de provas orais.
Estágio(s)
NAO
Bibliografia
Fundamental:
- ACFE (2024), Report to the Nations on Occupational Fraud and Abuse.
- ACFE (2024), Anti-Fraud Technology Benchmarking Report
- Gee, Sunder (2015). Fraud and fraud detection: a data analytics approach, Wiley corporate F&A series.
- Nigrini, M. J. (2020). Forensic Analytics: Methods and Techniques for Forensic Accounting Investigations, 2nd Edition. Wiley
Complementar:
- Baesens, Bart ; Van Vlasselaer, Veronique; & Verbeke, Wouter (2015). Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques, John Wiley & Sons, Inc.
- Aghili, Shaun (2019). Fraud Auditing Using CAATT: A Manual for Auditors and Forensic Accountants to Detect Organizational Fraud (Internal Audit and IT Audit), Auerbach Publications
PARCERIAS
A Coimbra Business School – ISCAC tem parceria com a Caseware Internacional para a utilização do IDEA em contexto educacional (inclui Licenças Educação e Manual).