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Susana Ribeiro Fernandes holds a BSc in Computer Science and Business Management and a MSc in Integrated Decision Support Systems from ISCTE- University Institute of Lisbon (Magna cum Laude). She is a Ph.D candidate in Information Sciences and Technologies at ISCTE- University Institute of Lisbon. Her research interests are advanced analytics for finance and accounting, earnings management, european Union funds, data quality and information systems. She is a research assistant at ISTAR-Information Sciences, Technologies and Architecture Research Center. She is involved in scientific projects that are related with machine learning applications to improve the management of european union funds, with emphasis on “IA-Incentivos – artificial intelligence in incentive management” and “MAIPRO – project non-compliance monitoring and alert”. She also gave lectures on data analytics for both bachelor ‘s and master’s students.  She joined the Tax and Customs Authority (AT) in January of 2015, as a Tax and Customs Auditor, with the role of senior data scientist. She has conducted several studies to prevent tax evasion, segmentation and compliance of taxpayers. Using advanced analytics to detect fraud and non-compliance risk was the broad focus of the work. In addition, she worked for 20 years at IAPMEI, a public institute that promotes competitiveness and business growth and is responsible for attributing and verifying financial incentives from the european union funds to portuguese small medium enterprises (SMEs).   
Identificação

Identificação pessoal

Nome completo
Susana Isabel da Silva Fortes Ribeiro Fernandes

Nomes de citação

  • Fernandes, Susana
  • Susana Ribeiro Fernandes

Identificadores de autor

Ciência ID
C315-0430-6513
ORCID iD
0000-0001-7776-4605
Scopus Author Id
57273505300

Websites

Domínios de atuação

  • Ciências Exatas - Matemática
  • Ciências Sociais - Economia e Gestão
  • Ciências da Engenharia e Tecnologias - Outras Ciências da Engenharia e Tecnologias
  • Ciências Exatas - Ciências da Computação e da Informação

Idiomas

Idioma Conversação Leitura Escrita Compreensão Peer-review
Português (Idioma materno)
Inglês Utilizador independente (B1) Utilizador proficiente (C1) Utilizador independente (B1) Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C1)
Formação
Grau Classificação
2012/03/09
Concluído
Integrated Systems for Decision Support (Mestrado)
ISCTE - University Institute of Lisbon, Portugal
2011/06/30
Concluído
Business Intelligence (Pós-Graduação)
ISCTE - University Institute of Lisbon, Portugal
2010/12/30
Concluído
Computer Science and Management (Licenciatura)
ISCTE - University Institute of Lisbon, Portugal
Projetos

Projeto

Designação Financiadores
2020/02/01 - 2021/12/31 Inteligência Artificial na Gestão de Incentivos
POCI-05-5762-FSE-000231
Investigador
ISCTE-Instituto Universitário de Lisboa DINÂMIA'CET Centro de Estudos sobre a Mudança Socioeconómica e o Território, Portugal

ISCTE-Instituto Universitário de Lisboa Centro de Investigação em Ciências da Informação Tecnologias e Arquitetura, Portugal

ISCTE-Instituto Universitário de Lisboa Unidade de Investigação em Desenvolvimento Empresarial, Portugal

ISCTE-Instituto Universitário de Lisboa Centro de Investigação e Estudos de Sociologia, Portugal

AICEP - Portugal Global, Portugal

Instituto de Apoio às Pequenas e Médias Empresas e à Inovação, Portugal
Compete2020
Concluído

Outro

Designação Financiadores
2022/02/01 - 2023/01/31 Monitorização e Alerta de Incumprimento em Projetos
POAT-01-6177-FEDER-000059
Investigador
ISCTE-Instituto Universitário de Lisboa Centro de Investigação em Ciências da Informação Tecnologias e Arquitetura, Portugal

ISCTE-Instituto Universitário de Lisboa Centro de Investigação e Estudos de Sociologia, Portugal
P2020
Concluído
Produções

Publicações

Artigo em conferência
  1. Fernandes, S.; Laureano, R. M. S.; Abrantes, C.; Laureano, L. M. S.. "Deteção de manipulação de resultados e seu impacto nos fundos europeus: Uma abordagem analítica". Trabalho apresentado em 2021 16th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), Chaves, 2021.
    Publicado • 10.23919/CISTI52073.2021.9476453
  2. Fernandes, S.; Laureano, R. M. S.. "Manipulação de resultados e fraude nas candidaturas a fundos Europeus: Estudo em empresas Portuguesas". Trabalho apresentado em XX Congreso International AECA, Málaga, Espanha, 2019.
    Publicado
Tese / Dissertação
  1. Fernandes, Susana Isabel da Silva Fortes Ribeiro. "O uso de data mining na previsão do desempenho das empresas portuguesas: estudo de casos no âmbito do SIME – Sistema de Incentivos à Modernização Empresarial". Mestrado, 2011. http://hdl.handle.net/10071/4682.

Outros

Outra produção
  1. SME profiles prone to earnings manipulation: Hybrid model based on cluster analysis and decision trees. 53rd World Continuous Auditing & Reporting Symposium. 2022. Fernandes, S. Ribeiro; Laureano, Raul M. S.. http://raw.rutgers.edu/53wcars.html.
  2. Earnings management detection and its impact on european funds: a data analytics approach. 2021 16th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI). 2021. Fernandes, S. Ribeiro; Laureano, Raul M. S.; Catarina Abrantes; Laureano, L.. https://ieeexplore.ieee.org/document/9476453.
  3. Uma viagem pelo Data Mining com dados financeiros. WICTA'2020 - 7th edition of WICTA, Special Interest Group on ICT for Auditing & Accounting. 2020. Fernandes, S. Ribeiro. http://cisti.eu/2020/index.php?option=com_content&view=article&id=83&catid=8&Itemid=150&lang=pt.
  4. How to detect the manipulation of financial statements in EU financial incentives in Portugal. 48th World Continuous Auditing and Reporting Symposium. 2020. Fernandes, S. Ribeiro; Laureano, Raul M. S.; Laureano, L.. http://raw.rutgers.edu/48wcars.html.
  5. How to detect the manipulation of financial statements in EU financial incentives in Portugal. XXVI Jornadas de Classificação e Análise de Dados – JOCLAD 2020. 2020. Fernandes, S. Ribeiro; Laureano, Raul M. S.; Laureano, L.. http://www.joclad.ipt.pt/joclad2020/en/.
  6. Public Governance: as organizações públicas e a distribuição inteligente de incentivos financeiros às empresas. II Congresso Internacional de Contabilidade Pública – Reforma da Gestão Financeira Pública: Desafios para a investigação e a prática. 2019. Fernandes, S. Ribeiro; Laureano, Raul M. S.. http://iicicp.occ.pt/pt/.
  7. Desenvolvimento de algoritmos de deteção de padrões e fraude na verificação de incentivos financeiros. Data Science no ISCTE-IUL. 2018. Fernandes, S. Ribeiro; Laureano, Raul M. S..
  8. “O uso de data mining na previsão do desempenho das empresas portuguesas”. SAS Forum 2011. 2011. Fernandes, S. Ribeiro.
Atividades

Curso / Disciplina lecionado

Disciplina Curso (Tipo) Instituição / Organização
2020/02 - 2020/07 Estatística II Licenciatura em Gestão (Licenciatura) ISCTE-Instituto Universitário de Lisboa, Portugal
2019/09 - 2020/01 Métodos Quantitativos para Contabilidade Curso Institucional em Escola de Gestão (Curso de mestrado (conclusão do curso de especialização)) ISCTE-Instituto Universitário de Lisboa, Portugal
2019/09 - 2020/01 Análise da Informação Contabilística ISCTE-Instituto Universitário de Lisboa, Portugal
2019/09 - 2020/01 Métodos Quantitativos Aplicados à Contabilidade ISCTE-Instituto Universitário de Lisboa, Portugal

Membro de associação

Nome da associação Tipo de participação
2020/04/01 - Atual SPE - Sociedade Portuguesa Estatística - sócia 1092