Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: RAPHAEL SILVA FONTES
DATA: 31/01/2022
HORA: 16:00
LOCAL: meet.google.com/wrn-pjjg-ior
TÍTULO: Avaliação Experimental de um Classificador para Apoiar a Detecção de Fraudes em Compras Públicas
PALAVRAS-CHAVES: Medicamento, Combustível, Corrupção, Mineração de Dados, Nota Fiscal Eletrônica
PÁGINAS: 80
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Sistemas de Informação
RESUMO:

Contexto: A Organização das Nações Unidas (ONU) descreve a corrupção como uma praga insidiosa, que tem uma ampla gama de efeitos corrosivos nas sociedades. Na prática, a corrupção possui uma variedade de instrumentos, desde pequenas quantias no aceleramento de concessões de licenças, até grandes fraudes em processos licitatórios e diversas áreas do país. Para a área da saúde, por exemplo, os gastos com medicamentos envolvem um volume expressivo de recursos, cerca de R$ 18 bilhões em 2018, potencialmente expostos às condutas lesivas ao erário. Em outra área de importante impacto, a de combustíveis, o devedor contumaz, aquele que deixa de recolher o tributo devido, foi responsável por R$ 14 bilhões de sonegação de impostos em 2020. Para tentar combater esses problemas, faz-se necessária a classificação e subtotalização automática das Notas Fiscais Eletrônicas (NF-es) emitidas para aquisição destes produtos, considerando os seus códigos de identificação únicos e descrições. Todavia, nem sempre os códigos são cadastrados corretamente pelos fornecedores. Além disso, se a descrição do produto for considerada uma alternativa ao código, esta não é um campo uniformizado, possuindo escrita livre e variável. Por fim, alguns produtos possuem uma classificação hierárquica nas suas descrições, importantes para uma identificação completa. Objetivo: Construir e avaliar a eficácia de um classificador de Notas Fiscais de Combustíveis e Medicamentos, baseado na mineração dos textos desestruturados destas notas, no contexto de compras feitas por órgãos públicos dos estados de Sergipe e do Rio Grande do Norte, analisadas pelos Ministérios Públicos Estadual e Federal (MPE; MPF), Grupo de Atuação Especial de Combate ao Crime (GAECO) e Secretarias da Fazenda Estaduais. Método: Após o desenvolvimento e a parametrização inicial do classificador, foram executados dois experimentos controlados com NF-es custodiadas pelos MPs, respeitando o sigilo fiscal dos envolvidos. Resultados: Considerando a significância estatística, o classificador foi capaz de identificar as descrições de medicamentos e suas subclasses hierárquicas, com os seguintes resultados médios: acurácia de 99.81%, precisão de 100%, revocação ou sensibilidade de 99.64% e medida-F1 de 99.82%. Já para combustíveis, o classificador alcançou acurácia de 100% e medida-F1 de 100%. Conclusão: Foi possível evidenciar que é factível automatizar a classificação de combustíveis e medicamentos, viabilizando investigações. Para medicamentos, também foi possível extrair as subclasses hierárquicas das descrições, a saber: princípio ativo, dosagem, forma famacêutica e quantidade.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2227110 - METHANIAS COLACO RODRIGUES JUNIOR
Interno - 1912807 - GILTON JOSÉ FERREIRA DA SILVA
Externo à Instituição - THIAGO SOUTO MENDES
Externo à Instituição - RICARDO ALEXSANDRO DE MEDEIROS VALENTIM