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Tipo de Documento: Dissertação
Título: Ambiente inteligente de análise de riscos de fraudes em contratos públicos
Autor(es): Costa, Luan Bruno Barbosa de Souza
Data do documento: 19-Dez-2023
Orientador: Rodrigues Júnior, Methanias Colaço
Resumo: Contexto: O gerenciamento de recursos públicos está sujeito a atos ilegais, que privam a sociedade de usufruir desses recursos em sua integralidade. A identificação de tais atos, por sua vez, depende da análise de uma grande quantidade de dados. Objetivo: O objetivo do presente trabalho é a criação e avaliação de uma ferramenta capaz de reduzir o escopo de busca por irregularidades, por meio de sinalizações de possíveis fraudes (redflags) em contratos firmados pelo estado, no contexto dos servidores do Grupo de Atuação Especial de Combate ao Crime Organizado (GAECO) do Ministério Público do Estado de Sergipe (MPSE). Metodologia: Utilizando a metodologia de pesquisa-ação, o que incluiu a realização de um mapeamento sistemático, uma lista de tipologias de risco de fraude foi identificada e automatizada na aplicação Galactus Snitch, a qual foi avaliada por meio de uma pesquisa qualitativa. Resultados: O mapeamento sistemático realizado identificou 19 trabalhos segundo os critérios informados, no qual cerca de 80% destes buscavam indicar algum tipo de fraude em processos licitatórios, obtendo acurácias entre 72% e 99%, com diferentes técnicas para abordar o problema. A partir de então, o Galactus Snitch foi desenvolvido e o survey aplicado revelou uma alta aceitabilidade da ferramenta, para a qual 66.7% dos servidores afirmaram concordar totalmente que o sistema é capaz de reduzir em mais de 90% o escopo de busca por irregularidades, ao apontar possíveis esquemas fraudulentos. Além disso, 91.7% dos servidores afirmaram também concordar totalmente que as tipologias identificadas são de grande relevância para que o sistema atinja o objetivo esperado. Conclusões: Utilizando análise de dados de diferentes fontes de informação, o trabalho apresenta uma importante contribuição para o processo de identificação de esquemas fraudulentos em contratos públicos, à medida que, segundo os entrevistados, é capaz de reduzir o escopo de busca por fraudes.
Abstract: Context: The management of public resources is subject to illegal acts, which deprive society of the full use of these resources. The identification of such acts, in turn, depends on the analysis of a large amount of data. Objective: The objective of this work is the creation and evaluation of a tool capable of reducing the scope of search for irregularities, by means of signs of possible fraud (redflags) in contracts signed by the state, in the context of the servers of the Special Action Group to Combat Organized Crime (GAECO) of the Prosecutor of the State of Sergipe (MPSE). Methodology: Using the research-action methodology, which included the conduct of a systematic mapping, a list of fraud risk types was identified and automated in the Galactus Snitch application, which was evaluated through a qualitative survey. Results: The systematic mapping carried out identified 19 works according to the criteria informed, in which about 80% of these sought to indicate some type of fraud in bidding processes, obtaining accuracy between 72% and 99%, with different techniques to address the problem. Since then, the Galactus Snitch was developed and the survey applied revealed a high acceptability of the tool, for which 66.7% of the servers stated fully agree that the system is able to reduce by more than 90% the scope of search for irregularities, by pointing out possible fraudulent schemes. In addition, 91.7% of servers also stated that they fully agree that the types identified are of great relevance for the system to the expected goal. Conclusions: Using data analysis from different sources of information, the work presents an important contribution to the process of identifying fraudulent schemes in public procurement, as, according to the respondents, it is able to reduce the scope of the search for fraud.
Palavras-chave: Inteligência artificial
Crimes contra a administração pública
Corrupção
Tipologia criminal
Data science
Artificial intelligence
Corruption
Criminal typology
Redflag
área CNPQ: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
Sigla da Instituição: Universidade Federal de Sergipe (UFS)
Programa de Pós-graduação: Pós-Graduação em Ciência da Computação
Citação: COSTA, Luan Bruno Barbosa de Souza. Ambiente inteligente de análise de riscos de fraudes em contratos públicos. 2023. 63 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, 2023.
URI: https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/19468
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