APLICAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA CONTROLADORIA PARA OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS FINANCEIROS

REGISTRO DOI: 10.70773/revistatopicos/778559237

RESUMO
Contexto: A transformação digital tem impulsionado a adoção da Inteligência Artificial (IA) em diferentes setores organizacionais, incluindo a controladoria, promovendo mudanças significativas na gestão dos processos financeiros e na tomada de decisões estratégicas. Objetivo: analisar de que forma a Inteligência Artificial pode ser utilizada para aprimorar os processos financeiros no âmbito da controladoria. Metodologia: Trata-se de uma pesquisa qualitativa, de natureza bibliográfica, desenvolvida a partir da seleção e análise crítica de produções científicas recentes sobre a integração da IA à gestão financeira. Resultados: Os resultados evidenciam que a tecnologia possibilita a automação de tarefas repetitivas, a realização de análises preditivas, a integração de sistemas corporativos e a detecção de fraudes, contribuindo para a melhoria da eficiência operacional, da confiabilidade das informações e da capacidade decisória. Também foram identificados desafios relacionados à infraestrutura tecnológica, à capacitação profissional, à adaptação organizacional e aos aspectos éticos, que condicionam a efetividade da sua aplicação. Conclusão: Conclui-se que a Inteligência Artificial transforma a controladoria em uma área estratégica, orientada por dados e voltada à geração de valor, favorecendo maior assertividade nas decisões e fortalecendo a competitividade organizacional em ambientes empresariais cada vez mais digitalizados.
Palavras-chave: Inteligência Artificial; Controladoria; Gestão Financeira; Automação; Transformação Digital.

ABSTRACT
Context: Digital transformation has driven the adoption of Artificial Intelligence (AI) across different organizational sectors, including controllership, promoting significant changes in the management of financial processes and in strategic decision-making. Objective: To analyze how Artificial Intelligence can be used to improve financial processes within the scope of controllership. Methodology: This is a qualitative, bibliographic study developed through the selection and critical analysis of recent scientific publications addressing the integration of AI into financial management. Results: The findings indicate that the technology enables the automation of repetitive tasks, the execution of predictive analyses, the integration of corporate systems, and fraud detection, contributing to improvements in operational efficiency, information reliability, and decision-making capacity. Challenges related to technological infrastructure, professional training, organizational adaptation, and ethical aspects were also identified, which influence the effectiveness of its implementation. Conclusion: It is concluded that Artificial Intelligence transforms controllership into a strategic, data-driven area focused on value generation, enhancing decision-making accuracy and strengthening organizational competitiveness in increasingly digital business environments.
Keywords: Artificial Intelligence; Controllership; Financial Management; Automation; Digital Transformation.

1. INTRODUÇÃO

A intensificação da transformação digital tem reconfigurado de maneira significativa as estruturas organizacionais e os modelos de gestão, sobretudo no campo financeiro. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) destaca-se como um dos principais vetores de inovação, ao possibilitar o processamento de grandes volumes de dados, a automação de rotinas operacionais e o suporte qualificado à tomada de decisão. Esse movimento tem impulsionado sua adoção em diferentes áreas corporativas, gerando impactos diretos na eficiência, na qualidade das informações e na competitividade empresarial (Cozman; Plonski; Neri, 2021; Yoshinaga; Castro, 2023).

No âmbito da controladoria, tradicionalmente associada ao controle e monitoramento do desempenho econômico-financeiro, observa-se um processo de redefinição funcional impulsionado pela incorporação de tecnologias digitais. A área passa a assumir um papel mais analítico e estratégico, voltado não apenas ao registro de dados, mas à produção de informações relevantes para a gestão. Conforme Caterina (2024), a controladoria atua como elo entre planejamento, execução e controle, sendo essencial para a orientação das decisões organizacionais.

A literatura recente aponta que a aplicação da Inteligência Artificial no contexto financeiro amplia a capacidade analítica das organizações, permitindo identificar padrões, prever cenários e reduzir riscos em tempo real. Tecnologias como aprendizado de máquina, automação robótica de processos e sistemas inteligentes de análise de dados têm contribuído para a redução de falhas operacionais e para a melhoria da governança corporativa (Silva, 2022; Pereira Júnior, 2023). Dessa forma, a controladoria passa a operar com maior precisão informacional e rapidez na resposta às demandas do ambiente competitivo.

Apesar desses avanços, a incorporação da Inteligência Artificial na controladoria ocorre de maneira heterogênea, sendo influenciada por fatores estruturais, organizacionais e éticos. Limitações relacionadas à infraestrutura tecnológica, à qualificação dos profissionais e à adaptação cultural das organizações podem restringir o aproveitamento pleno dessas ferramentas (Ramos, 2022; Cândido, 2024).

Diante desse cenário, emerge o seguinte problema de pesquisa: como a Inteligência Artificial pode ser utilizada para aprimorar os processos financeiros no âmbito da controladoria, considerando seus impactos, benefícios e desafios no contexto contemporâneo da gestão empresarial? A formulação dessa questão orienta a análise proposta, ao direcionar a investigação para a compreensão das potencialidades e limitações da tecnologia na gestão financeira.

Assim, este estudo tem como objetivo analisar de que forma a Inteligência Artificial pode ser utilizada para aprimorar os processos financeiros no âmbito da controladoria, considerando seus impactos, benefícios e desafios no contexto contemporâneo da gestão empresarial.

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA OU REVISÃO DA LITERATURA

2.1. A Controladoria e Sua Função Estratégica nas Organizações

A controladoria consolidou-se como uma função estratégica nas organizações ao integrar informações econômico-financeiras e sustentar o processo decisório. Para Caterina (2024), o setor financeiro envolve atividades como controle de despesas, planejamento orçamentário e monitoramento de desempenho, constituindo base para a estabilidade organizacional. Essa perspectiva é ampliada por Pollitt (2014), ao enfatizar que a articulação entre gestão financeira e desempenho operacional favorece a eficiência e a competitividade, sobretudo em contextos organizacionais complexos.

Sob esse enfoque, a controladoria transcende a função tradicional de registro e passa a atuar como mecanismo de integração entre contabilidade e administração. Conforme Equals (2023), a gestão financeira direciona o uso eficiente dos recursos, enquanto a controladoria assegura a confiabilidade das informações utilizadas nesse processo. Essa complementaridade evidencia que a qualidade das decisões organizacionais está diretamente relacionada à consistência dos dados analisados, reforçando o papel estratégico da área no suporte à gestão.

A intensificação da transformação digital tem ampliado a dimensão analítica da controladoria, exigindo novas abordagens na gestão financeira. Dulce (2023) aponta que o setor financeiro lidera o processo de digitalização no Brasil, ao passo que Cândido (2024) associa a adoção de tecnologias à manutenção da competitividade organizacional.

Nessa mesma linha, Ballé et al. (2019) destacam que estratégias digitais buscam eficiência e inovação, enquanto Lucchesi (2025) observa que sistemas integrados possibilitam análises em tempo real e maior precisão informacional. Esses autores convergem ao indicar que a digitalização não apenas automatiza processos, mas redefine a lógica de atuação da controladoria.

Nesse cenário, a Inteligência Artificial emerge como elemento central da modernização financeira, ampliando a capacidade analítica das organizações. Cozman, Plonski e Neri (2021) definem a IA como sistemas capazes de aprender e tomar decisões, enquanto Damaceno (2018) ressalta seu potencial para processar grandes volumes de dados. A aplicação de técnicas como machine learning, automação robótica de processos e redes neurais permite não apenas a execução automatizada de tarefas, mas também a geração de insights estratégicos a partir da análise de dados (Gomes, 2010; Dias, 2018).

No campo financeiro, Yoshinaga e Castro (2023) posicionam a IA como vanguarda das finanças contemporâneas, ao possibilitar a transformação de dados em conhecimento estratégico. Silva (2022) complementa ao evidenciar sua utilidade na detecção de inconsistências e na geração automatizada de relatórios. Essa convergência teórica demonstra que a aplicação da IA ultrapassa a automação operacional, contribuindo para uma atuação mais proativa e orientada por dados na controladoria.

Entretanto, a adoção dessas tecnologias não ocorre de forma isenta de desafios. Ramos (2022) aponta limitações regulatórias, enquanto Cruz et al. (2024) e Sousa Pontes Pinto et al. (2024) defendem a necessidade de transparência algorítmica. Almeida e Amaro (2025) alertam para riscos relacionados a vieses e impactos sociais, indicando que a incorporação da IA exige uma abordagem crítica e responsável. Assim, a literatura não apenas reconhece os benefícios da tecnologia, mas também evidencia a necessidade de governança e controle em sua utilização. Do ponto de vista organizacional, a inserção da IA redefine funções e competências profissionais. Brandão (2020) observa que o controlador assume papel mais analítico, enquanto Santana e Souza (2021) destacam que a automação favorece estruturas organizacionais mais eficientes. Essa transformação é acompanhada pela necessidade de desenvolvimento de competências digitais, conforme Campos e Matos (2024) e Cecilioti e Carletti (2024), que enfatizam a importância da qualificação profissional em ambientes orientados por dados.

Diante desse panorama, a convergência entre tecnologia, finanças e estratégia fortalece a atuação da controladoria como área central na gestão organizacional. Para Marcon (2021) e Kawai (2017), a utilização de sistemas inteligentes amplia a transparência, a agilidade e a capacidade de monitoramento dos resultados. Assim, a controladoria deixa de ser apenas um suporte operacional e passa a configurar-se como um núcleo estratégico, essencial para a sustentabilidade e a competitividade das organizações em contextos digitais.

2.2. Aplicação da Inteligência Artificial na Controladoria

A controladoria contemporânea tem ampliado seu escopo de atuação ao incorporar ferramentas tecnológicas que potencializam a análise de dados e o suporte à tomada de decisão. Nesse contexto, a Inteligência Artificial destaca-se como elemento que redefine a dinâmica da gestão financeira, ao possibilitar maior precisão analítica e capacidade preditiva. Conforme Caterina (2024), o setor financeiro reúne atividades essenciais à sustentabilidade organizacional, sendo diretamente impactado pela incorporação de tecnologias inovadoras.

A aplicação da IA na controladoria envolve a automação de processos, a análise de grandes volumes de dados e o aprimoramento dos mecanismos decisórios. Yoshinaga e Castro (2023) argumentam que a tecnologia representa a vanguarda das finanças ao transformar informações dispersas em conhecimento estratégico. Silva (2022) complementa ao destacar que tarefas operacionais, como conciliações e lançamentos contábeis, podem ser automatizadas por meio de RPA, garantindo maior padronização e confiabilidade dos processos.

Nesse contexto, a integração entre controladoria, Inteligência Artificial e resultados organizacionais pode ser compreendida de forma sistêmica, conforme ilustrado na Figura 1, a qual evidencia a inter-relação entre análise de dados, automação e geração de valor estratégico.

Figura 1 – Inter-relação entre Controladoria, Inteligência Artificial e Resultados

A representação proposta demonstra que a IA atua como elemento mediador entre dados e decisão, permitindo a transformação de informações operacionais em conhecimento estratégico. Essa dinâmica favorece a identificação de padrões, a antecipação de cenários e o suporte à tomada de decisão, ampliando a capacidade de planejamento das organizações. Pereira Júnior (2023) enfatiza que a análise preditiva possibilita decisões mais assertivas, enquanto SAP Concur (2023) aponta ganhos em agilidade e eficiência operacional.

No campo dos controles internos, a IA contribui para o fortalecimento dos mecanismos de auditoria ao permitir a detecção de inconsistências em tempo real. Dias (2018) e Ferreira et al. (2024) destacam que o monitoramento contínuo das operações reduz a ocorrência de fraudes e aumenta a confiabilidade das informações financeiras. Paralelamente, a utilização de algoritmos no planejamento e orçamento possibilita simulações mais precisas, ajustadas às variações do ambiente econômico (Equals, 2023).

Apesar das contribuições observadas, a adoção da Inteligência Artificial na controladoria envolve desafios que vão além da dimensão tecnológica. Ramos (2022) aponta que questões regulatórias e de conformidade exigem atenção, enquanto Almeida e Amaro (2025) ressaltam a importância da segurança e da transparência no uso de dados. Adicionalmente, Campos e Matos (2024) e Cecilioti e Carletti (2024) enfatizam que a qualificação profissional constitui fator determinante para a interpretação adequada dos resultados gerados pelos sistemas inteligentes.

A incorporação da IA também implica mudanças culturais nas organizações, exigindo adaptação dos profissionais e revisão de processos tradicionais. Cândido (2024) destaca que a cultura orientada por dados tende a transformar o papel do controlador, que passa a atuar como analista estratégico. Nesse sentido, a inovação tecnológica não apenas otimiza processos, mas redefine a estrutura e a dinâmica da gestão financeira.

Assim, a aplicação da Inteligência Artificial na controladoria evidencia uma transformação estrutural na gestão organizacional, ao integrar tecnologia, análise de dados e estratégia. Conforme Yoshinaga e Castro (2023), essa convergência contribui para decisões mais assertivas, maior eficiência operacional e fortalecimento da governança corporativa. Assim, a IA consolida-se como elemento fundamental para a modernização da controladoria e para o aprimoramento dos processos financeiros no contexto contemporâneo.

2.3. A Gestão Financeira Orientada por Dados e o Papel da Inteligência Artificial

A crescente complexidade dos ambientes organizacionais tem exigido das empresas maior precisão na gestão de seus recursos financeiros, especialmente em cenários marcados por elevada competitividade e instabilidade econômica. Nesse contexto, a gestão financeira deixa de assumir uma função meramente operacional e passa a ocupar uma posição estratégica, orientada por dados e fundamentada em análises preditivas. Essa transformação está diretamente associada ao avanço das tecnologias digitais, que possibilitam maior integração de informações e suporte mais qualificado à tomada de decisão (Cândido, 2024).

A incorporação da Inteligência Artificial nesse cenário amplia significativamente a capacidade de processamento e interpretação de dados financeiros. Por meio de algoritmos avançados, torna-se possível analisar grandes volumes de informações em tempo reduzido, identificar padrões de comportamento e antecipar tendências econômicas. Esse processo favorece a construção de modelos preditivos mais robustos, capazes de subsidiar decisões relacionadas ao fluxo de caixa, investimentos e gestão de riscos (Yoshinaga; Castro, 2023; Pereira Júnior, 2023).

A utilização de sistemas inteligentes contribui para a melhoria da qualidade da informação contábil e financeira, ao reduzir inconsistências decorrentes de falhas humanas e padronizar processos operacionais. A automação de atividades rotineiras, como conciliações e lançamentos contábeis, permite maior confiabilidade dos registros e otimiza o tempo dos profissionais, que passam a concentrar seus esforços em atividades analíticas e estratégicas (Silva, 2022). Esse movimento reforça a transição de uma gestão baseada em registros históricos para uma abordagem orientada por dados em tempo real.

A análise preditiva, viabilizada pela Inteligência Artificial, constitui um dos principais avanços no campo da gestão financeira contemporânea. Ao integrar variáveis internas e externas, os sistemas inteligentes permitem simular cenários e antecipar possíveis impactos econômicos, contribuindo para a tomada de decisões mais seguras e fundamentadas. Esse tipo de abordagem fortalece a capacidade das organizações em responder rapidamente a mudanças de mercado, reduzindo incertezas e ampliando a eficiência na alocação de recursos (SAP Concur, 2023).

No que se refere à gestão de riscos, a Inteligência Artificial também desempenha papel relevante ao identificar anomalias e padrões atípicos que podem indicar fraudes ou inconsistências financeiras. A utilização de modelos analíticos avançados permite o monitoramento contínuo das operações, promovendo maior segurança e transparência nos processos organizacionais. Esse aspecto contribui diretamente para o fortalecimento da governança corporativa e para a credibilidade das informações financeiras (Ferreira et al., 2024; Silva, 2024).

Entretanto, a adoção de tecnologias baseadas em Inteligência Artificial na gestão financeira demanda não apenas investimentos em infraestrutura tecnológica, mas também o desenvolvimento de competências específicas por parte dos profissionais da área.

A capacidade de interpretar dados, compreender algoritmos e atuar de forma crítica diante dos resultados gerados torna-se essencial em um ambiente orientado por informações digitais. Nesse sentido, a formação continuada e a adaptação às novas demandas tecnológicas configuram-se como elementos indispensáveis para a efetiva integração entre inovação e gestão financeira (Campos; Matos, 2024, p. 32).

Dito isto, a convergência entre Inteligência Artificial e gestão financeira evidencia uma mudança estrutural na forma como as organizações planejam, executam e controlam seus recursos. Ao promover maior precisão analítica, agilidade operacional e suporte estratégico à tomada de decisão, a tecnologia contribui para a construção de modelos de gestão mais eficientes, resilientes e orientados por dados, consolidando-se como elemento fundamental no contexto contemporâneo da controladoria.

3. METODOLOGIA

Este estudo caracteriza-se como uma pesquisa qualitativa, de natureza bibliográfica, voltada à análise de como a aplicação da Inteligência Artificial (IA) tem contribuído para a otimização dos processos financeiros no âmbito da controladoria, seguindo a abordagem metodológica proposta por Lakatos e Marconi (2017).

A revisão de literatura foi conduzida a partir da identificação, seleção e análise crítica de produções científicas relevantes sobre o tema, possibilitando a compreensão das principais abordagens, tecnologias empregadas, benefícios, limitações e tendências relacionadas ao uso da IA na controladoria.

A busca pelos materiais ocorreu entre os meses de outubro e novembro, contemplando artigos científicos, livros, dissertações, teses e publicações técnico-acadêmicas. A base de dados utilizada incluiu o Portal de Periódicos CAPES, selecionado por sua ampla cobertura de estudos nacionais e internacionais. Para a localização dos textos, foram empregados descritores em português e inglês, tais como: “inteligência artificial”, “controladoria”, “processos financeiros”, “otimização financeira”, “automação”, “machine learning”, “IA na contabilidade” e “financial process optimization”. Os operadores booleanos AND e OR foram utilizados para refinar as combinações e ampliar a precisão dos resultados.

Os critérios de inclusão compreenderam: (a) publicações entre 2020 e 2025, período marcado pelo avanço significativo das tecnologias de IA no setor financeiro; (b) estudos que abordassem diretamente a utilização da IA em rotinas de controladoria ou áreas correlatas; e (c) textos disponíveis na íntegra e com rigor metodológico reconhecido. Foram excluídos materiais que tratassem apenas de temas gerais de tecnologia sem relação com a controladoria, documentos duplicados e estudos com enfoque exclusivamente técnico de engenharia computacional, sem conexão com processos gerenciais.

Após a seleção inicial, os materiais foram submetidos a leitura exploratória e, posteriormente, a leitura analítica, com o objetivo de identificar conceitos, categorias de análise e resultados relevantes. Os dados foram organizados em eixos temáticos, a saber: (1) ferramentas de IA aplicadas à controladoria; (2) impactos da automação nos processos financeiros; (3) benefícios e desafios para a tomada de decisão; e (4) riscos, limitações e perspectivas futuras. A análise dos achados foi conduzida de forma interpretativa e comparativa, buscando identificar convergências e divergências entre os autores, bem como relacionar os resultados ao contexto contemporâneo da gestão financeira.

Por fim, a metodologia adotada permitiu consolidar um panorama atualizado sobre o uso da Inteligência Artificial no âmbito da controladoria, proporcionando subsídios teóricos para a compreensão de como essas tecnologias têm potencializado a eficiência, a redução de erros, a agilidade operacional e a qualidade da informação nos processos financeiros.

4. RESULTADOS E DISCUSSÕES OU ANÁLISE DOS DADOS

Após a seleção e análise dos estudos incluídos na pesquisa, elaborou-se um quadro sinóptico com o objetivo de sintetizar as principais características das produções científicas analisadas, considerando autores, objetivos, tipo de estudo, categorias temáticas e principais resultados. Essa sistematização permite uma visualização integrada dos achados e contribui para a compreensão das evidências relacionadas à aplicação da Inteligência Artificial na controladoria.

Quadro 1 – Caracterização dos estudos incluídos na pesquisa

Fonte: Elaborado pelos autores (2026).

A análise dos estudos evidencia a predominância de produções teóricas e revisões de literatura, indicando que a temática ainda se encontra em processo de consolidação científica. Observa-se convergência entre os autores quanto ao potencial da Inteligência Artificial na otimização de processos financeiros, especialmente por meio da automação, da análise preditiva e da integração de dados. Por outro lado, destacam-se desafios relacionados à qualificação profissional, à regulação e aos aspectos éticos, evidenciando a necessidade de avanços empíricos na área.

4.1. Ferramentas de IA Aplicadas à Controladoria

As tecnologias de Inteligência Artificial utilizadas na controladoria incluem aprendizado de máquina, automação robótica de processos (RPA), sistemas de análise preditiva e plataformas integradas de gestão. Essas ferramentas permitem que as empresas transformem grandes volumes de dados em informações estratégicas, fortalecendo o papel da controladoria como suporte à decisão.

Tabela 1 – Ferramentas de IA aplicadas à Controladoria

A utilização dessas ferramentas evidencia que a IA vai além da automação: ela transforma o controlador em analista estratégico, capaz de interpretar dados complexos e antecipar cenários financeiros.

4.2. Impactos da Automação nos Processos Financeiros

A automação de processos financeiros permite maior agilidade operacional, redução de erros e melhor confiabilidade das informações. Com o uso de sistemas inteligentes, tarefas operacionais passam a ser executadas com menor intervenção humana, liberando os profissionais para análises estratégicas.

Tabela 2 – Impactos da automação nos processos financeiros

A automação não apenas otimiza processos, mas também cria um ambiente propício para decisões mais rápidas e fundamentadas, reforçando a importância da tecnologia na gestão financeira.

4.3. Benefícios e Desafios para a Tomada de Decisão

A IA oferece benefícios claros, como análise preditiva, detecção de fraudes e melhoria da governança corporativa, mas também impõe desafios relacionados à capacitação profissional e à adaptação cultural. Essa dualidade mostra que a adoção da IA exige planejamento estratégico e preparação humana.

Tabela 3 – Benefícios e desafios para a tomada de decisão

Apesar dos desafios, os benefícios da IA na tomada de decisão fortalecem a função estratégica da controladoria, permitindo decisões mais seguras, rápidas e integradas.

4.4. Riscos, Limitações e Perspectivas Futuras

A implementação da IA apresenta riscos éticos, legais e técnicos, como viés algorítmico e violação de privacidade. Contudo, a adoção responsável e estratégica da tecnologia pode fortalecer a governança, a sustentabilidade corporativa e a competitividade global.

Tabela 4 – Riscos, limitações e perspectivas futuras

Os riscos podem ser mitigados com governança adequada, treinamento de profissionais e implementação ética. A perspectiva futura aponta para uma integração cada vez maior da IA nas decisões estratégicas, consolidando a controladoria como núcleo da gestão corporativa moderna.

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

A análise desenvolvida ao longo deste estudo permitiu compreender que a Inteligência Artificial tem promovido transformações significativas na atuação da controladoria, ampliando sua função de operacional para estratégica. A incorporação de tecnologias baseadas em dados possibilita maior eficiência na execução de processos financeiros, além de contribuir para a melhoria da qualidade das informações e para o suporte à tomada de decisão nas organizações.

No que se refere ao problema de pesquisa, foi possível identificar que a utilização da Inteligência Artificial no âmbito da controladoria favorece a otimização dos processos financeiros, especialmente por meio da automação de tarefas, da análise preditiva e da integração de sistemas. Esses elementos contribuem para uma gestão mais ágil, precisa e orientada por dados, fortalecendo o papel da controladoria como área estratégica dentro das organizações.

Entretanto, também foram evidenciados desafios relevantes que podem limitar a plena adoção dessas tecnologias, como a necessidade de investimentos em infraestrutura, a qualificação dos profissionais e a adaptação cultural no ambiente organizacional. Além disso, aspectos relacionados à ética, à transparência e à segurança da informação demandam atenção contínua para garantir o uso responsável da Inteligência Artificial.

Diante desses achados, conclui-se que a aplicação da Inteligência Artificial na controladoria representa um avanço significativo para a gestão financeira, contribuindo para a competitividade e sustentabilidade das organizações. Contudo, sua efetividade depende da integração entre tecnologia, estratégia e desenvolvimento humano.

Como limitação deste estudo, destaca-se a predominância de pesquisas teóricas na literatura analisada, o que evidencia a necessidade de investigações empíricas futuras. Assim, recomenda-se a realização de estudos aplicados que avaliem, na prática, os impactos da Inteligência Artificial nos processos financeiros e na tomada de decisão organizacional

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¹ Discente do Curso Superior de Ciências Contábeis da Universidade Federal do Maranhão, Campus Imperatriz. E-mail: [clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail

² Discente do Curso Superior de Ciências Contábeis da Universidade Federal do Maranhão, Campus Imperatriz. E-mail: [clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail

³ Docente do Curso Superior de Ciências Contábeis da Universidade Federal do Maranhão, Campus Imperatriz. E- mail: [clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail