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CotidianoInteligência artificial desenvolvida em São Carlos vai ajudar fiscalizações feitas pelo TCE-SP

Inteligência artificial desenvolvida em São Carlos vai ajudar fiscalizações feitas pelo TCE-SP

Ferramentas irão buscar indícios de irregularidades em compras públicas e anomalia em despesas e farão avaliação escolar

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Pesquisadores locais desenvolvem ferramentas para o TCE-SP
Pesquisadores locais desenvolvem ferramentas para o TCE-SP

Cientistas de São Carlos vão desenvolver modelos matemáticos e ferramentas computacionais, com base em inteligência artificial, para agilizar as análises e processamento de dados do Tribunal de Contas do Estado de São Paulo (TCE-SP).

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Acordo de cooperação acadêmica firmada entre o Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/USP) e o TCE-SP foi assinado em uma cerimônia realizada na quarta-feira (24) com a reitoria da USP. O documento prevê o desenvolvimento de ferramentas baseadas em IA para três grandes áreas de prestação de serviços da Corte de Contas.

Um dos modelos de aprendizado de máquina em desenvolvimento pelo grupo formado por oito pesquisadores explora grandes bases de dados de notas fiscais eletrônicas e poderia identificar compras consideradas “estranhas”, dando apoio aos servidores no trabalho de fiscalização.

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“Mais precisamente, espera-se identificar riscos relacionados às compras públicas, especialmente sobrepreço. Por fim, técnicas de visualização permitem explorar relações entre empresas, municípios, órgãos públicos e outras entidades envolvidas nos processos de compras descritas nas notas fiscais eletrônicas, facilitando a análise exploratória para detecção de fraudes envolvendo as compras governamentais”, explicou Francisco Louzada Neto, um dos coordenadores do projeto.

O pesquisador Ricardo Marcondes Marcacini complementa que a análise de grandes bases de notas fiscais eletrônicas é uma estratégia utilizada por órgãos de controle para calcular referenciais de preços de vários produtos comercializados com o setor público. “Nosso método está sendo treinado, por meio de algoritmos de aprendizado de máquinas, em um grande volume de notas fiscais eletrônicas para aprender padrões que facilitem identificar quando as notas tratam de um mesmo produto e, assim, calcular preços referenciais e gerar alertas de sobrepreços. Um dos diferenciais em usar tais métodos é que eles podem ser ajustados para notas fiscais eletrônicas de novos produtos, evoluindo conforme a necessidade”, explicou Ricardo.

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Avaliação de eficácia escolar
Outra ferramenta computacional em desenvolvimento concentra no desenvolvimento de modelos de predição e identificação de fatores associados à eficácia escolar dentro da rede municipal de ensino do Estado de São Paulo. “A plataforma permitirá ainda uma apuração mais embasada da situação das diversas redes de ensino, auxiliando as atividades de fiscalização desta Corte de Contas por meio da produção de parâmetros de avaliação e do direcionamento eficiente de recursos humanos e materiais”, explicou Mariana Curi, responsável por esse subprojeto.

A pesquisadora lembra que as contribuições esperadas dizem respeito à possibilidade de identificação das redes de ensino mais e menos eficazes, assim como quais são os fatores associados a tal eficácia e o quanto impactam na proficiência dos alunos: escolares e extraescolares.

Anomalias nas despesas públicas
A terceira plataforma que está sendo criada diz respeito ao uso de IA para identificar anomalias nas despesas públicas. Esse subprojeto desenvolverá modelos para análise preditiva das despesas municipais e na detecção de outliers (dados que se diferenciam drasticamente de todos os outros) em remuneração de servidores ou informações contábeis. O foco é disponibilizar para o Tribunal de Contas ferramentas e análises que aumentem a produtividade e a eficácia dos agentes de fiscalização, melhorando o controle e, consequentemente, a gestão dos recursos públicos.

José Alberto Cuminato é o coordenador geral do projeto, professor do ICMC/USP e diretor do CeMEAI. Ele explicou que o convênio nasceu depois que um dos pesquisadores do CeMEAI, o Prof. Krerley Irraciel Martins Oliveira, da UFAL, desenvolveu um sistema de detecção e correção de endereços para envio de cobranças do Tribunal de Justiça de Alagoas. “No caso do Tribunal, um sistema dessa natureza pode auxiliar os técnicos a detectar eventuais processos de compliance com desvios de conduta e que merecem maior atenção, bem como o estudo do desempenho das escolas do ensino público devem contribuir para a avaliação da efetividade de investimentos na melhoria do ensino praticado”, disse.

“O CeMEAI espera desenvolver sistemas de controle e avaliação para o órgão que venham a ser efetivamente utilizados pelos seus técnicos e que aumentem a efetividade da fiscalização do Tribunal de Contas do Estado de São Paulo e, consequentemente, a visão dos resultados dos investimentos realizados pelos operadores do sistema”, concluiu Cuminato.

“O objetivo desse convênio é aproveitar a evolução tecnológica para aprimorar a fiscalização da administração pública. Vivemos numa era em que tudo parece ser possível, se utilizarmos dados e inteligência artificial. O setor público também precisa embarcar nesse trem para ter mais eficiência e controle. Contar com a excelência da USP/CeMEAI nessa missão é um privilégio para o tribunal”, afirmou o presidente da Corte, Dimas Ramalho.
 

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