1º Seminário sobre Análise de Dados na Administração Pública

1º Seminário sobre Análise de Dados na Administração Pública
Programação Detalhada
10 de setembro
10h
Solenidade de abertura
Painel: Análise de dados como ferramenta estratégica para o Controle
10h40
A visão do Tribunal de Contas da União
11h10
A visão da Controladoria-Geral da União
11h40
Perguntas e Respostas
Painel: Otimização de processos financeiros e tributários
Análise de cobranças suspeitas de consultas médicas utilizando o algoritmo k-means
Este estudo tem como objetivo principal a análise de despesas médicas oriundas de
prestadores de serviços do tipo "pessoa física", com a finalidade de identificar cobranças
excessivas de procedimentos de consulta. O trabalho apresenta uma discussão sobre as
principais dificuldades existentes para a detecção de cobranças abusivas na área de saúde. Por
meio da metodologia CRISP-DM, juntamente com o algoritmo de clusterização k-means, é
proposto um modelo de análise comportamental de prestadores de serviços assistenciais.
14h30
14h50
Tiago Pereira Hillerman - Mestrado Profissional em Computação Aplicada - Universidade de
Brasília
Mestrando em Computação Aplicada - Linha de Pesquisa: Gestão de Riscos, pela Universidade
de Brasília - UnB. Especialização (MBA) em Gestão Financeira, Controladoria e Auditoria pela
FGV - Fundação Getúlio Vargas (2012). Graduação em Administração pelo Centro Universitário
de Brasília (2008). Experiência profissional em gestão de riscos, controles internos, e análise e
mineração de dados. Especialista em análise de despesas assistenciais, atua desde 2009 em
uma das maiores entidades de autogestão em saúde do Brasil.
Classificação de clientes bancários de baixa renda
Devido à recente expansão das classes D e E na economia brasileira, o Banco do Brasil
identificou a necessidade de elaborar um modelo de risco de crédito específico para esse
segmento. Verificou-se, durante a definição de público-alvo, que o público baixa renda com
conta corrente específica para o segmento possuía inadimplência 300% superior ao público
baixa renda com conta corrente convencional. Mesmo equalizando fatores operacionais, a
diferença se mantinha. Era necessário, portanto, investigar melhor a diferença entre os
públicos.
Durante o estudo sobre os públicos, foi construído modelo para prever em qual segmento um
novo cliente se enquadraria (público com alta inadimplência X público com baixa
inadimplência). Foi avaliado também o perfil dos clientes para desenvolvimento de estratégias
negociais.
Felipe Alves Fonseca - Banco do Brasil
Bacharel em Estatística (UnB) e pós-graduado em Mercado Financeiro e Investimentos (UnB),
é funcionário do Banco do Brasil desde 2009. Atuou como assessor na área de CRM,
desenvolvendo modelos de propensão ao consumo de produtos bancários, e exerce, desde
2012, a função de assessor na área de Modelagem de Risco de Crédito, desenvolvendo
modelos de classificação de risco de operações de crédito e modelos preditivos de risco de
crédito para os públicos pessoa física, produtor rural e micro e pequenas empresas.
15h10
Algoritmo para classificação de empresas em setores econômicos
A Fiscalização das obrigações tributárias de uma empresa passa, muitas vezes, por uma análise
comparativa entre contribuintes semelhantes. Essa semelhança pode se dar sob várias óticas,
sendo a do setor econômico, certamente, uma de grande relevância. Essa estratificação em
setores torna possível a crítica de valores declarados ou arrecadados e sugere distorções ou
incompatibilidades. Nesse contexto, o projeto de um algoritmo que possibilite uma
classificação automatizada de contribuintes em códigos da CNAE, é visto com muito interesse
pela Adm. Tributária. O trabalho, por meio de dados como a cesta de produtos comercializada
ou produzida, detecta possíveis similaridades entre contribuintes e infere seus setores
econômicos principais por meio da CNAE.
Leonardo Teles de Carvalho - Receita Federal do Brasil
Auditor Fiscal da Receita Federal do Brasil desde 2013. Engenheiro de Controle e Automação,
graduado pela UFMG em 2006. Mestre em Engenharia Elétrica, pela UFMG, em 2012.
15h30
Análise das comunicações de movimentações em espécie da administração pública para a
identificação de padrões nos saques e depósitos, visando a mitigação do risco de lavagem
de dinheiro
A missão do Conselho de Controle de Atividades Financeiras consiste em prevenir a utilização
dos setores econômicos para a lavagem de dinheiro e financiamento do terrorismo,
promovendo a cooperação e o intercâmbio de informações entre os Setores Público e Privado.
Para tanto, realiza constantemente análises estratégicas visando a mitigação do risco de
lavagem de dinheiro. Tendo em vista a previsão legal que limita o saque em espécie de entes
públicos, este trabalho utilizou técnicas de mineração de dados visando a identificação de
padrões nas movimentações em espécie da administração pública e dos principais atores
responsáveis por essas movimentações. A partir dos resultados foi possível identificar
determinados padrões associados a saques e depósitos em espécie de entes públicos,
juntamente com os respectivos responsáveis.
Clesito Cezar Arcoverde Fechine - Conselho de Controle de Atividades Financeiras
Graduado em estatística pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte e Especialista em
Métodos Quantitativos pela Universidade de Brasília, foi Coordenador-Geral de Informações
Estratégicas e Diretor do Siconv na SLTI do MPOG. Atualmente é Coordenador-Geral de Gestão
da Informação no COAF
15h50
Perguntas e Respostas
Painel: Análise de textos e dados não estruturados
16h30
Aplicação de técnicas de mineração de textos para classificação automática de denúncias:
um estudo de caso da automatização da triagem de denúncias na CGU
O uso de classificação automática de textos tem se tornado cada vez mais comum nos últimos
anos. Contudo, ao se trabalhar com classificação em larga escala, a complexidade aumenta
consideravelmente. Foi realizado um estudo de caso, aplicado à triagem de denúncias na
Controladoria Geral da União, utilizando uma grande quantidade de categorias a serem
classificadas. A solução proposta empregou aprendizagem de máquina e classificação multilabel. Essas técnicas tiveram como objetivo a construção de um modelo capaz de solucionar
adversidades inerentes a este contexto, apresentando ganhos significativos
Patrícia Helena Maia Alves de Andrade - Controladoria-Geral da União
Analista de Finanças e Controle da CGU, atuando na área de mineração de textos e análise de
dados, na Diretoria de Pesquisa e Informações Estratégicas. Atualmente está finalizando o
Mestrado Profissional em Computação Aplicada na Universidade de Brasília
16h50
Classificação automatizada de produtos em compras públicas
A correta classificação dos bens e serviços licitados pelo governo federal ajuda nas tarefas de
controle e fiscalização das compras públicas. Hoje, porém, essa classificação é feita
manualmente e baseada em duas taxonomias (CATMAT e CATSER) altamente imperfeitas.
Além disso estados e municípios frequentemente não usam qualquer taxonomia, o que torna
ainda mais difícil a tarefa dos órgãos de controle. O objetivo desta palestra é discutir como
automatizar essa classificação com base na descrição dos bens e serviços
Thiago Marzagão - Conselho Administrativo de Defesa Econômica
Cientista de dados, doutor pela Ohio State University, Especialista em Políticas Públicas e
Gestão Governamental
17h10
Identificação automática de tipos de pedidos mais frequentes da LAI
Essa palestra apresenta o uso de Mineração de Textos para identificar os principais tipos de
pedidos diferentes que são feitos no sistema e-SIC através da LAI. Foram analisados mais de
300 mil pedidos. O processamento desses dados na forma tradicional leva mais de 240 horas,
ou 10 dias corridos. Já com o uso de técnicas de Big Data, foi possível diminuir esse
processamento para menos de 8 horas
Rommel Novaes Carvalho - Controladoria-Geral da União
Coordenador-Geral do Observatório da Despesa Pública da CGU, realizou seu PhD e Pós-Doc
na George Mason University, EUA, na área de Inteligência Artificial, Web Semântica e
Mineração de Dados e também é professor do Mestrado Profissional em Computação
Aplicada da UnB
17h30
Perguntas e Respostas
11 de setembro
Painel: Classificação de risco na Administração Pública
10h
Detecção preventiva de fracionamento de compras
Essa palestra apresenta o uso de Mineração de Dados para identificar fracionamentos de
forma proativa, ou seja, antes mesmo do fracionamento se concretizar. Dessa forma, é
possível alertar o usuário e evitar que a irregularidade aconteça. Nesse trabalho, foram
utilizados diversos algoritmos diferentes de classificação, todos baseados em redes
bayesianas. Foram analisadas mais de 50 mil compras na área de TI e o modelo final foi capaz
de classificar corretamente todos os casos de fracionamento de forma proativa e obteve uma
acurácia geral de 99,197%
Rommel Novaes Carvalho - Controladoria-Geral da União
Coordenador-Geral do Observatório da Despesa Pública da CGU, realizou seu PhD e Pós-Doc
na George Mason University, EUA, na área de Inteligência Artificial, Web Semântica e
Mineração de Dados e também é professor do Mestrado Profissional em Computação
Aplicada da UnB
10h20
Classificação de risco de transferências voluntárias
Transferências voluntárias são transferências de recursos da União para estados, municípios
e entidades privadas para a implementação de políticas públicas, normalmente em caráter
local, restrito ao âmbito de atuação do beneficiário dos recursos. A partir de exemplos com
resultado conhecido e com uso de mineração de dados, criou-se modelo de predição de
fracasso ou êxito da política pública em nível local, associando-se uma probabilidade para cada
valor predito.
Partindo do fato de que transferências voluntárias são similares apenas em aspectos formais,
notadamente os instrumentos de celebração e execução, e heterogêneas em relação ao
conteúdo e finalidade, em razão das especificidades de cada política pública, o desafio do
trabalho consistiu em prever o resultado da execução – um aspecto finalístico – a partir de
aspectos formais constantes dos respectivos instrumentos.
João Batista Rodrigues Fonseca - Tribunal de Contas da União
Auditor Federal de Controle Externo do TCU desde 2004, servidor da Secretaria Federal de
Controle Interno, atualmente órgão da Controladoria-Geral da União, de 1995 a 2004,
bacharel em matemática pela Universidade de Brasília, especialista em Regulação de
Telecomunicações pela Universidade de Brasília
10h40
Identificação algorítmica de cartéis
Como automatizar a identificação de cartéis em compras públicas? O governo federal sozinho
abre cerca de 300 licitações por dia. Somem-se a isso as licitações estaduais e municipais e fica
claro que é impossível inspecionar cada licitação individualmente. A Administração precisa
portanto de métodos automatizados de detecção de cartéis. O CADE vem desenvolvendo
esses métodos e o objetivo desta palestra é apresentar o que foi feito até agora
Lucas Freire - Conselho Administrativo de Defesa Econômica
Advogado, mestrando em economia do setor público na Universidade de Brasília, Especialista
em Políticas Públicas e Gestão Governamental
11h
Análise de risco nos contratos públicos de infraestrutura rodoviária
Primeiramente, serão apresentados aspectos essenciais do SAR (Sistema de Análise de Risco
em Contratos Rodoviários), atualmente utilizado pela Seinfrarodovia para a seleção de objetos
a serem fiscalizados (editais ou obras)
Em seguida, serão apresentados outros possíveis indicadores de riscos, associados aos
contratos de concessão da infraestrutura rodoviária, bem como as perspectivas de
aperfeiçoamento da seleção de objetos de auditoria, sobretudo baseadas na metodologia de
formação de indicadores de riscos para detecção de corrupção e conluio (Corruption Risk
Profiling in Public Procurement), desenvolvida pelo pesquisador Mihály Fazekas, produto de
parceria entre o Centro de Pesquisa de Budapeste e a Universidade de Cambridge
André Luiz Francisco da Silva Vital - Tribunal de Contas da União
Secretário da Secretaria de Fiscalização de Infraestrutura Rodoviária (Seinfrarodovia)
11h20
Perguntas e Respostas
Painel: Análise de créditos, orçamentos e preços
14h30
Uso de mineração de dados e textos para cálculo de preços de referência em compras do
governo brasileiro
Uma das grandes responsabilidades da CGU é identificar as compras do governo com valores
diferentes dos praticados pelo mercado. Dessa forma, é possível mensurar o grau de eficiência
das compras realizadas pelos órgãos governamentais. Essa informação é útil tanto para o
auditor, que é responsável por fiscalizar o uso dos recursos públicos, como para o gestor, que
pode melhorar seus processos observando as melhores práticas de outras unidades do
governo. Dada a enorme quantidade e a diversidade das compras realizadas pelo Governo,
essa análise se torna praticamente inviável sem a ajuda de algum mecanismo automatizado.
No entanto, para que essa análise automatizada seja possível, é preciso ter antes de tudo, uma
base de dados com os preços médios, ou de referência, para cada produto que se deseja
analisar. Apesar de todas as compras do Governo Federal serem inseridas em um sistema
único e centralizado, as informações armazenadas não são detalhadas e estruturadas o
suficiente para se calcular esses preços de referência.
Essa palestra apresenta a metodologia desenvolvida na CGU, baseada em técnicas de
mineração de dados, para extrair as informações necessárias desse sistema centralizado de
forma a possibilitar o cálculo de preços de referência para produtos comprados pelo Governo
Federal. Além disso, são apresentadas também algumas análises feitas com base no banco de
preços criado a partir dessa metodologia de forma a enfatizar sua importância para a melhoria
da gestão dos recursos públicos
Rommel Novaes Carvalho - Controladoria-Geral da União
Coordenador-Geral do Observatório da Despesa Pública da CGU, realizou seu PhD e Pós-Doc
na George Mason University, EUA, na área de Inteligência Artificial, Web Semântica e
Mineração de Dados e também é professor do Mestrado Profissional em Computação
Aplicada da UnB
Análise de orçamentos de obras de infraestrutura
14h50
Jedson Freire Passos - Tribunal de Contas da União
15h10
Análise de variáveis e construção de modelos preditivos para melhoria na seleção de
processos de compensação de crédito tributário
Um dos principais objetivos das administrações tributárias é promover a justiça fiscal e uma
forma de alcança-la é selecionar corretamente os contribuintes e processos para fiscalização.
Com a tendência global de redução de custos, recursos e quadro de profissionais, em contraste
com o aumento de contribuintes e processos a serem analisados, é primordial que as
administrações tributárias trabalhem de forma mais eficiente. Este trabalho utiliza técnicas de
mineração de dados para avaliar quais características dos contribuintes mais influenciam na
decisão de deferir ou indeferir uma solicitação de compensação tributária. Ademais, a partir
da seleção de algumas variáveis, criamos alguns modelos preditivos e realizamos comparações
para escolher a melhor para os dados disponíveis. A partir dos resultados foi possível
identificar possíveis aplicações práticas numa escolha mais eficiente de processos de
compensação na administração tributária brasileira
Leon Sólon da Silva - Secretaria da Receita Federal do Brasil
Auditor-Fiscal da Receita Federal e aluno do Mestrado Profissional em Computação Aplicada
15h30
Perguntas e Respostas
Painel: Relacionamentos e riscos na Administração Pública
16h10
Filiação partidária e risco de corrupção de servidores públicos federais
Esta palestra apresenta o trabalho referente a um estudo de caso de aprendizagem de
máquina aplicada para mensurar o risco de corrupção de servidores públicos federais usando
dados de filiação partidária. Inicialmente, um teste de hipótese verifica a dependência entre
corrupção e filiação partidária. Em seguida, são preparados três conjuntos de dados com
normalização e três técnicas diferentes de discretização. Usando o ambiente Weka, este
trabalho mostra a aplicação de quatro algoritmos de classificação para construir modelos de
previsão de risco de corrupção: Redes Bayesianas, Support Vector Machines, Random Forest
e Redes Neurais Artificiais com backpropagation.
Para avaliar os modelos, são usadas métricas como precisão, sensibilidade, kappa e acurácia.
Por último, o estudo de caso compara o modelo de melhor desempenho construído com um
modelo dos especialistas em combate à corrupção. A comparação não apenas confirma
afirmações dos especialistas, como também fornece novas visões sobre a relação filiaçãocorrupção
Ricardo Silva Carvalho - Controladoria-Geral da União
Graduado em Engenharia da Computação pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA).
Atualmente está finalizando Mestrado em Computação Aplicada na Universidade de Brasília
(UnB) trabalhando com projeto na área de Aprendizagem de Máquina. Ocupa cargo de
Analista de Finanças e Controle na Controladoria-Geral da União (CGU) com foco na
construção de modelos preditivos para mapeamento de risco de corrupção usando mineração
de dados. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência
Artificial, Aprendizagem de Máquina, Mineração de Dados, Análise de Algoritmos e
Engenharia de Software
Um modelo bayesiano de análise de risco de conluio na relação UG x Fornecedor
Utilizamos um modelo baseado em probabilidade bayesiana para classificar os pares unidade
gestora X fornecedor em função da possibilidade de haver conluio ou algum tipo de
favorecimento ilícito entre eles. O modelo utiliza dados do sistema SIASG e é baseado numa
série de dimensões e regras de negócio levantadas junto aos auditores do TCU.
16h30
16h50
Remis Balaniuk é Auditor Federal de Controle Externo do Tribunal de Contas da União, Pósdoutor em Realidade Virtual pela Stanford University - EUA (2002), Doutor em Informática
pelo Institut National Polytechnique de Grenoble - França (1996), Mestre em Ciências da
Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1989) e Tecnólogo em
Processamento de Dados pela Universidade de Brasília (1986). No TCU ocupa cargo de
Especialista Sênior atuando com inteligência de negócio e mineração de dados.
Busca de vínculos na Administração Pública
Diversos são os bancos de dados da Administração Pública que contém relacionamentos entre
pessoas físicas e jurídicas. Combinados, eles têm o potencial de se tornar uma rica fonte de
identificação de vínculos, informação de grande utilidade em trabalhos de controle.
O desafio está em disponibilizar aos analistas soluções capazes de lidar com o grande volume
de dados dessas bases. Nessa apresentação, TCU e CGU apresentarão os trabalhos conjuntos
que vêm desenvolvendo para atacar esse problema
Gustavo Cordeiro Galvão Van Erven é Mestre em Computação Aplicada pela UnB e Analista de
Finanças e Controle na Diretoria de Pesquisas e Informações Estratégicas da ControladoriaGeral da União
Markus Buhatem Koch é Engenheiro de Controle e Automação e Auditor Federal de Controle
Externo no Tribunal de Contas da União, onde exerce a função de Diretor de Informações
Estratégicas
17h10
Perguntas e Respostas