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A melhoria do processo de governança, incluindo a gestão de riscos é um dos principais desafios dos órgãos públicos brasileiros no curto prazo.

Neste sentido, a Faculdade Presbiteriana Mackenzie Brasília - FPMB estruturou o curso de extensão em Instrumentos de Governança e Gestão de Riscos para atender os objetivos de capacitação para a implementação e a manutenção de mecanismos, instâncias e práticas de governança na administração pública, de acordo com o preconizado no acordão TCU nº 1273/2015 (tem 72.1.1), na Instrução Normativa Conjunta CGU/MP nº 01, de 10/05/2016 (Art. 17. f), no decreto da Presidente da República de nº 9.203, de 22/11/2017 (art. 5. liderança) e na portaria CGU nº 1.089, de 25/04/2018 (art.4 inciso II).

OBJETIVO:

Geral:

Apresentar aos alunos instrumentos e ferramentas de governança e gestão de riscos.

Específicos:

  • Apresentar os conceitos de probabilidade e estatística empregados em governança e gestão de riscos.
  • Apresentar os conceitos de mensuração de desempenho e qualidade.
  • Apresentar ferramentas de identificação, análise e avaliação de riscos.

Público-Alvo

Gestores públicos em cargos de direção, gestão tática, gestão operacional, gestores públicos que atuam nas áreas de formulação e execução da estratégia, controle interno, gestão de riscos, auditoria e servidores públicos com responsabilidade pelos riscos organizacionais e controles.


Conteúdo Programático

Módulo I: Análise de dados (12h): Probabilidade e estatística aplicadas. Construção de indicadores. Indicadores de gestão. Indicadores de qualidade.

Módulo II: Ferramentas de identificação de riscos (16h): Diagnóstico estratégico. Lista de verificações e Brainstorming. Entrevistas estruturadas ou semi-estruturadas. Método Delphi e análise de cenários. Análise de modos de falha e efeito (FEMEA).

Módulo III - Ferramentas de análise de riscos (16h): Árvore de decisão. Análise de causa e consequência. Análise Bowtie.

Módulo IV - Ferramentas de avaliação de riscos (16h): Matriz de probabilidade e consequência. Análise de causa raiz. Simulação de Monte Carlo.