Estimating the Risk of Failure in Government Auctions in Brazil - Fonseca, João B. R.; Garcia, Luís F. P.; Caetano, Marcos F. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2024)
O governo federal brasileiro realiza aproximadamente 63 mil pregões eletrônicos por ao ano, com despesas de cerca de R$190 bilhões. Agências de fiscalização enfrentam desafios para monitorar essas aquisições devido ao alto volume e custo. Este artigo propõe um modelo para classificar os pregões com base no risco de irregularidades. Os resultados obtidos indicam que o modelo de aprendizagem de máquina baseado no algoritmo XGBoost é eficaz na identificação de itens de pregão com maior risco de irregularidades graves, com um recall de 84% para a classe de interesse. O modelo tem o potencial de otimizar os recursos de fiscalização, direcionando os esforços para os pregões mais críticos, aumentando a probabilidade de detectar irregularidades e a expectativa de controle dos órgãos governamentais fiscalizados.