A systematic investigation of risk management and process mining ontologies

Διπλωματική εργασία--Πανεπιστήμιο Μακεδονίας, Θεσσαλονίκη, 2019.This study proposes and examines the ‘’Risk – Process’’ ontology with respect to and in comparison with the Process mining methodology. The ontology consists of Process elements (Process Mining, Business Process Management and Business Process Intelligence) and Risk elements (Governance, Risk Management & Compliance, Internal Audit and Enterprise Risk Management). A two-fold literature review is executed, focusing firstly on the six key elements of the ‘’Risk - Process’’ ontology, and secondly at the “Risk” components of the ontology. Moving on, as an original contribution, the popularity and the coherence of the aforementioned elements in internet searches from 2004 to 2018 is presented and forecasted with the use of the Google Trends tool. As a last step, a statistical analysis of the time series obtained through Google Trends is performed, in order to find relation, correlations, statistical significance and predictors with respect to Process minin

The future of internal auditing: how technology is shaping the profession

openThis thesis explores the integration of technology into internal auditing methods to enhance effectiveness and efficiency. The first chapter provides an overview of internal auditing, including its origins, objectives, and theoretical frameworks. Emphasis is placed on maintaining independence, corporate governance, and risk management. The second chapter focuses on planning and daily operations, detailing the steps involved in the audit process and generating reports for improvement. The core of the thesis lies in the third chapter, which highlights the impact of technology, such as Data Analytics, Automation, Process Mining, and Artificial Intelligence. These technologies aim to simplify tasks and enable continuous auditing and monitoring. A vertical passage will be made in the fourth chapter with reference to current regulations in technological issues

Inteligência Artificial em Auditoria Interna: proposta de modelo de auditoria interna a projetos de inteligência artificial

A Inteligência Artificial destaca-se pelo que consegue produzir e também pelas vantagens que fornece aos diversos setores de atividade. A Auditoria Interna poderá beneficiar do uso da Inteligência Artificial nas suas tarefas permitindo, por exemplo, a automatização de processos de auditoria, tornando os auditores internos mais rápidos e eficientes, permitindo um aumento do grau de complexidade das tarefas que podem assumir. Assim, o auditor interno necessitará de desenvolver novas competências relativamente ao uso da Inteligência Artificial e melhorar as que detém em áreas como a determinação dos processos de negócio, dos riscos e controlos associados, deteção antecipada de fraude e acompanhamento em tempo real de anomalias. Esta Dissertação pretende perceber de que forma a Auditoria Interna e a Inteligência Artificial se relacionam, de modo a que auditoria não perca o seu propósito e crie mais valor para as organizações. São discutidas as vantagens e limitações da aplicação da Inteligência Artificial, apresentando um conjunto de tecnologias de Inteligência Artificial e os benefícios e riscos associados ao seu uso. Analisar-se-á o impacto que a aplicação de Inteligência Artificial tem na auditoria interna e no trabalho do auditor, em especial na forma como se pode realizar auditoria interna aos projetos de Inteligência Artificial. A presente Dissertação inicia-se com uma revisão sistemática da literatura, usando o protocolo de Buarque (2019). Serão apresentados, detalhadamente, modelos de auditoria à inteligência artificial, sendo avaliados, comparados e proposto, como um dos contributos deste trabalho, um modelo de Auditoria Interna aos projetos de Inteligência Artificial, o qual poderá ser aplicado em qualquer tipo de projeto desta natureza. Esta Dissertação pretende ser um contributo e incentivo para outros trabalhos académicos sobre o tema, uma vez que, em Português, é ainda escasso o número de publicações académicas e a informação disponível sobre a área, a qual, atendendo à sua atualidade e relevância para auditoria, se antevê que represente um importante impacto na profissão