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Antes de chegar ao paradigma atual, a prática de auditoria interna teve foco em diferentes abordagens. Ao longo do tempo, eventos que desafiaram organizações públicas e privadas provocaram um salto evolutivo na atividade de auditoria, de forma que, atualmente, o foco está na:

A identificação de irregularidades e fraudes;
B melhoria da eficácia dos processos de gerenciamento de risco, controle e governança;
C provisão de reportes úteis e tempestivos para os stakeholders da entidade;
D reformulação das normas para integração com as práticas contábeis internacionais;
E verificabilidade das informações prestadas pela entidade.

De modo geral, auditorias e inspeções são concebidas como formas de fiscalização com o fim de dar efetividade ao controle da administração pública, no que tange à gestão dos recursos públicos. Quando um trabalho de auditoria tem como objetivo expressar uma opinião quanto a estarem as informações financeiras auditadas livres de distorções relevantes devido a fraude ou erro, devem-se seguir os critérios de uma auditoria de:

A regularidade;
B desempenho;
C avaliação da gestão;
D demonstrações contábeis;
E tomada de contas especial.

No âmbito das entidades públicas, a prestação de contas é um requisito mandatório, que tem como finalidade demonstrar, de forma clara e objetiva, a boa e regular aplicação dos recursos públicos. Ao elaborar e divulgar a sua prestação de contas de um período, as entidades públicas devem mostrar uma visão integrada da inter-relação entre os resultados alcançados, a estratégia de alocação dos recursos e os objetivos estratégicos definidos para o exercício. Essa diretriz é tratada na Instrução Normativa do TCU nº 84, de 22 de abril de 2020, como princípio:

A da coerência e da comparabilidade;
B da conectividade da informação;
C do foco estratégico no cidadão;
D das relações com as partes interessadas;
E da transparência e da accountability .

A Instrução Normativa do TCU nº 84, de 22 de abril de 2020, orienta que os certificados de auditoria devem expressar uma opinião quanto à regularidade das contas anuais. Ao finalizar um trabalho de auditoria, e tendo realizado todos os procedimentos planejados, um auditor registrou que não foi possível obter evidências suficientes e apropriadas. Porém, o auditor conseguiu concluir que os possíveis efeitos dos desvios de conformidade nas operações auditadas, se houver, poderiam ser relevantes, mas não generalizados. Nesse caso, o certificado de auditoria deve expressar uma opinião:

A adversa;
B com abstenção;
C com parágrafo de ênfase;
D com ressalvas;
E não modificada.

No planejamento dos trabalhos de auditoria nas contas, a Instrução Normativa do TCU nº 84/2020 orienta que os órgãos de controle interno considerem a materialidade das operações, transações e/ou atos de gestão subjacentes. No caso de uma entidade com orçamento superior a R$ 100 milhões, para que uma irregularidade seja considerada materialmente relevante, ela deve corresponder a pelo menos:

A 5% da despesa empenhada no exercício corrente;
B 5% da receita corrente líquida do exercício em que a irregularidade ocorreu;
C 3% da despesa executada no exercício em que a irregularidade foi detectada;
D R$ 2,3 milhões acrescidos de 1% da despesa que ultrapassar R$ 100 milhões;
E R$ 2,3 milhões acrescidos de 0,25% da despesa que ultrapassar R$ 100 milhões.

Com o objetivo de orientar as entidades que integram o sistema, a Lei nº 10.180/2001 trata de conceitos, estrutura e diretrizes que regem o Sistema de Controle Interno do Poder Executivo Federal. No âmbito desse sistema:

A a ênfase das atividades de fiscalização recai sobre aquelas de natureza operacional;
B as auditorias de conformidade são facultadas, uma vez que são o foco do controle externo;
C o controle interno está hierarquicamente submetido ao controle externo;
D os critérios para aplicação de recursos públicos por entidades de direito privado são definidos;
E a avaliação do cumprimento das metas do PPA constitui uma das suas finalidades.

Uma certa organização busca melhorar a qualidade e agilidade do seu atendimento eletrônico. Para isso um projeto foi criado para agrupar os e-mails recebidos de acordo com o tipo de problema a ser resolvido e assim repassá-los para o setor mais apropriado. A equipe responsável pela implementação do projeto resolveu utilizar um modelo de linguagem recente para representar o máximo possível de informação contida num e-mail em um vetor de dimensão 768. Entretanto, depararam-se com o seguinte problema: as distâncias entre os vetores se mostraram muito pequenas, tornando o agrupamento por diversos algoritmos muito pouco significativo. Com esse último problema em mente, a sequência mais apropriada de algoritmos a ser aplicada sobre os vetores, de forma a obter um agrupamento significativo dos e-mails, é:

A PCA ? t-SNE ? KNN;
B UMAP ? KNN;
C t-SNE ? HDBSCAN ? K-Means;
D UMAP ? HDBSCAN;
E K-Means -> t-SNE.

Visando a maximizar a eficiência de uma equipe de auditores fiscais, um sistema de classificação de documentação foi encomendado à equipe de ciência de dados, com o objetivo de decidir, com base nos documentos obtidos durante uma fiscalização, se um exame detalhado de documentação é ou não necessário. Idealmente, o sistema permitiria aos auditores direcionar mais tempo às auditorias complexas e agilizar a análise dos casos mais simples, otimizando o custo de pessoal e equipamento especializado. Contudo, não examinar detalhadamente um caso complexo pode custar muito caro ao governo, a ponto de anular quaisquer ganhos obtidos usando o sistema com um pequeno número de erros. Considerando esse cenário, e o fato de o sistema de classificação responder apenas “sim” ou “não” quanto à necessidade de exame detalhado, a métrica de classificação a ser maximizada pela equipe que irá implementar o sistema é:

A acurácia;
B revocação;
C F1-score;
D precisão;
E AUC.

Para ser utilizado em um modelo neural de regressão, um conjunto de dados precisa ser tratado de tal forma que todos os atributos de entrada sejam representados como um ou mais valores numéricos no intervalo [0, 1]. Os atributos de uma observação são: idade (inteiro >= 18), escolaridade (fundamental, médio, superior, pós-graduação), estado de residência (Acre, Alagoas, …, Tocantins, incluindo Distrito Federal) e local de trabalho (empresa, home office, misto). O número mínimo de valores necessários para representar uma observação com os atributos acima descritos para o modelo de regressão, de forma que não ocorra perda de informação ordinal nem inserção de vieses nos dados, é:

A 4;
B 10;
C 16;
D 32;
E 35.

Ao receber um conjunto de dados para elaborar um modelo preditivo, uma equipe de analistas de dados percebeu que havia uma quantidade significativa de dados faltantes em certos atributos. Foi então debatido o uso de duas técnicas para lidar com esse problema:

( 1 ) remoção de observações contendo dados ausentes e

( 2 ) “inputação” multivariável, sendo que apenas uma das duas seria aplicada. Duas características do conjunto de dados que devem ser prioritariamente consideradas na escolha entre as duas técnicas são:

A o intervalo dos atributos com dados faltantes e a fração de dados faltantes;
B o número de observações e a fração de dados faltantes;
C a fração de atributos com dados faltantes e o intervalo dos atributos com dados faltantes ;
D uma medida de dependência estatística entre os atributos e a fração de atributos com dados faltantes;
E o número de observações e uma medida de dependência estatística entre os atributos.