Pedrosa, Isabel Maria MendesPereira, Ricardo Miguel Loureiro2024-01-152024-01-152023http://hdl.handle.net/10400.26/48928No atual cenário, os auditores enfrentam desafios em constante evolução, o que torna essencial a consideração dos avanços tecnológicos para o desenvolvimento do seu trabalho. Um desses avanços em ascensão são as tecnologias emergentes: Inteligência Artificial, Robotic Process Automation, Big Data e Blockchain. O principal objetivo desta pesquisa é abordar um tópico até então pouco explorado na comunidade científica: o impacto das tecnologias emergentes na deteção de anomalias e fraude. Mais especificamente, o trabalho procura entender a perceção dos auditores relativamente a estas tecnologias, a sua possível aplicação na deteção de fraude e/ou erro humano e os potenciais impactos nos trabalhos de auditoria. Para alcançar esse objetivo, empregámos uma abordagem quantitativa, desenvolvendo um questionário para a recolha de dados junto dos profissionais da área de auditoria. Os dados recolhidos e a subsequente análise permitiram concluir que estas tecnologias já começaram a ser adotadas por algumas empresas, principalmente de média e grande dimensão. Concluiu-se ainda que, tendo por base a amostra de estudo, as tecnologias RPA e IoT foram mencionadas como as mais utilizadas na área da deteção de fraude e anomalias. Este estudo pretende contribuir tanto para a literatura existente, como para a profissão de auditor por meio de um melhor entendimento relativamente a um tema emergente e pouco explorado a nível académico, em especial por ser bastante recente e não fazer ainda parte da formação dos auditores. O presente estudo pretende ainda alertar os auditores para a necessidade de evolução e desenvolvimento do trabalho de auditoria considerando as emergentes tecnologias e o seu potencial de aplicação relativamente à área de deteção de anomalias e fraude.porTecnologias EmergentesAnomaliasFraudeInteligência ArtificialRobotic Process AutomationBig DataBlockchainAuditoriaTecnologias emergentes na deteção de anomalias e fraudemaster thesis203465385