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Nome do aluno
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Cleiton Otavio da Exaltação Rocha
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Título do trabalho
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Detection of potentially untrustworthy companies through government procurement extracts: an application with natural language models
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Resumo do trabalho
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No contexto das compras governamentais no Brasil, a eficiência e o monitoramento contínuo dos gastos representam desafios significativos para a gestão pública. O Governo Federal do Brasil, em 2023, emitiu um total de 1.761.910 de notas fiscais para diversos tipos de aquisições, resultando em um montante de R$ 76,62 bilhões em negociações com entidades privadas (TRANSPARÊNCIA, 2024). Essas aquisições governamentais abrangem um amplo espectro da máquina pública, incluindo aquisições para compras de materiais utilizados em construção de rodovias, manutenção de escolas e hospitais, utilização de bens pelo funcionalismo público, dentre outros fins. A aquisição desses insumos são distribuídas em diversos locais do território nacional, gerando um volume crescente e diversificado de informações, presentes em contratos e notas fiscais de produtos e serviços. No entanto, essas compras governamentais são frequentemente um campo fértil para a ocorrência de conluios e fraudes (OECD, 2007), como superfaturamento nos preços dos produtos, monopólios dos fornecedores, propina para agentes públicos, etc. O objetivo deste trabalho é comparar o desempenho de modelos de Processamento de Linguagem Natural (PLN) na tarefa de detecção - com base no extrato das compras governamentais - de empresas que já foram punidas por órgãos governamentais, como a Controladoria-Geral da União (CGU). Os dados utilizados são públicos e periodicamente atualizados através do portal de Dados Abertos do Governo Federal. Os resultados deste trabalho mostram que é possível utilizar modelos de linguagem natural como uma pré-etapa de investigação de compras suspeitas, fornecendo uma classificação de compras potencialmente problemáticas e que posteriormente podem ser avaliadas por um especialista, dessa forma, reduzindo a carga de trabalho humana ao reduzir a lista de compras para uma quantidade menor e mais focalizada.
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Orientador
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Gecynalda Soares da Silva Gomes
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Membro Titular Externo (com afiliação)
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Ricardo Ferreira da Rocha (IME/UFBA)
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Membro Titular Interno ou Titular Externo 2 (com afiliação)
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Marlo Vieira dos Santos e Souza (IC/UFBA)
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Membro Suplente Externo (com afiliação)
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Edleide de Brito (IME/UFBA)
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Membro Suplente Interno ou Suplente Externo 2 (com afiliação)
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Daniela Barreiro Claro (IC/UFBA)
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Data da defesa
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05 Jun, 2025
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Horário da defesa
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2:00 PM
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