Detecção de Fraudes em Licitações Públicas: Uma Comparação de Modelos de Detecção de Anomalias - Abreu, Breno M. de; Pereira, Thomaz H. S.; Gomes-Jr, Luiz (Anais da Escola Regional de Banco de Dados (ERBD), 2024)
A detecção de anomalias em conjuntos de dados é de grande relevância para a área contábil onde registros irregulares podem ser considerados indícios de fraude. Este tipo de análise pode ser usado para mitigar riscos e evitar perdas financeiras, sobretudo no setor público. Este trabalho tem como objetivo a detecção de anomalias em dados de notas fiscais reais de licitações do setor público brasileiro de forma autônoma, realizando uma análise comparativa entre os algoritmos Local Outlier Factor, Isolation Forest e Self-Organizing Maps em relação à sua capacidade de localizar possíveis casos de fraude. Os resultados mostraram que o Isolation Forest foi mais efetivo em detectar fraudes em comparação aos demais algoritmos.