Detecção e Análise de Anomalias em Séries Temporais de Despesas Municipais - Dutra, Marco Túlio; Costa, Lucas G. L.; Oliveira, Gabriel P.; Silva, Mariana O.; Pappa, Gisele L. (Anais do Latin American Symposium on Digital Government (LASDiGov), 2025)
Este artigo apresenta uma abordagem para a detecção e análise de anomalias em séries temporais de despesas públicas. A abordagem emprega uma combinação de técnicas avançadas para detecção de anomalias em séries temporais, incluindo análise estatística e aprendizado de máquina. Além da detecção de anomalias, a abordagem permite o ranqueamento das despesas conforme a quantidade de anomalias identificadas e nos valores envolvidos, facilitando a priorização das auditorias. A abordagem é avaliada em um conjunto de dados reais contendo mais de um milhão de registros de despesas municipais do estado de Minas Gerais. Os experimentos indicam que a abordagem é capaz de identificar e priorizar casos com alto potencial de irregularidade.