Resumo

A fraude contábil representa uma ameaça contínua à integridade das informações financeiras globais, envolvendo práticas de omissão ou manipulação de transações que podem levar organizações à falência e prejudicar a economia de modo abrangente. À medida que o mundo dos negócios se torna mais complexo e as metodologias fraudulentas evoluem, a literatura acadêmica busca se adaptar, destacando a necessidade de estratégias inovadoras para sua detecção e prevenção. Este estudo analisa a produção científica sobre fraude contábil utilizando a análise bibliométrica para explorar tendências e avanços.

O problema de pesquisa deste estudo é a persistência da fraude contábil e suas consequências negativas para a integridade das informações financeiras e a economia global. Apesar do aumento de estudos sobre o tema, ainda há lacunas significativas na atualização e integração de novas tecnologias para a detecção e prevenção de fraudes. Os objetivos são analisar a produção científica sobre fraude contábil através de uma abordagem bibliométrica, identificar tendências, avanços e lacunas, e fornecer uma base para futuras pesquisas e práticas eficazes de combate à fraude contábil.

A fundamentação teórica deste estudo baseia-se no Triângulo da Fraude de Cressey, que identifica motivação/pressão, oportunidade e racionalização como elementos-chave da fraude contábil. Além disso, a literatura aborda a evolução das fraudes, destacando o impacto de grandes escândalos como Enron e WorldCom. Estudos recentes incorporam novas tecnologias como machine learning e inteligência artificial para a detecção de fraudes. A análise bibliométrica é usada para mapear as tendências, avanços e lacunas na pesquisa sobre fraude contábil, integrando teorias clássicas e abordagens modernas.

As discussões do artigo focam na análise das tendências e lacunas na pesquisa sobre fraude contábil. Observa-se um aumento significativo no interesse acadêmico a partir dos anos 2000, impulsionado por escândalos como Enron e WorldCom. A incorporação de tecnologias como machine learning e inteligência artificial é destacada como uma evolução necessária para a detecção de fraudes. Identificam-se ainda áreas pouco exploradas que necessitam de maior investigação. A análise bibliométrica revela a importância da governança corporativa e a necessidade de atualização das estratégias de prevenção.

A conclusão do artigo destaca que a fraude contábil permanece uma ameaça significativa à integridade financeira global, exigindo contínua evolução nas estratégias de detecção e prevenção. A análise bibliométrica revelou um crescente interesse acadêmico, impulsionado por grandes escândalos e avanços tecnológicos. No entanto, lacunas persistem, especialmente na aplicação de novas tecnologias como machine learning. Recomenda-se a atualização constante do arcabouço teórico e a integração de abordagens inovadoras para enfrentar os desafios modernos, fortalecendo a governança corporativa.

Bhattacharya, I., & Mickovic, A. (2024). Accounting fraud detection using contextual language learning. International Journal of Accounting Information Systems, 53, 100682. Blanco, B., Dhole, S., & Gul, F. A. (2023). Financial statement comparability and accounting fraud. Journal of Business Finance & Accounting, 50(7-8), 1166-1205. Perols, J. L., & Lougee, B. A. (2011). The relation between earnings management and financial statement fraud. Advances in Accounting, 27(1), 39-53.