BDI-Based Multi-Agent System for Identifying Fraud Patterns in Bidding Processes

  • Mariana Mazzo Heitor UFSC
  • Jerusa Marchi UFSC

Resumo


Órgãos públicos brasileiros devem abrir licitações para obras, serviços ou compras visando competição justa, mas esses processos são vulneráveis a fraudes e exigem investigação por procuradores. A verificação manual é complexa pelo grande volume de dados. Para facilitar esse processo, este trabalho apresenta um Sistema Multiagente (SMA) que automatiza a detecção de fraudes ao simular o comportamento de procuradores. Agentes inteligentes varrem dados dos documentos de licitação e trocam informações. Os agentes são organizados em grupos por hipertipologias, conjuntos de verificações de indícios de fraude dentro de categorias de irregularidade baseadas nos principais tipos de fraude. Cada grupo busca sinais em sua hipertipologia e emite alerta quando adequado. Validado com estudo de caso usando dados fictícios, o sistema obteve resultados promissores apesar das limitações, mostrando-se alternativa viável para automatizar a investigação de fraudes em licitações.

Referências

Alexandre, C. and Balsa, J. (2018). A multi-agent system based approach to fight financial fraud: An application to money laundering. Preprints.

da Silva, J. V. S. and de Oliveira, R. D. (2024). Fraude em licitações: uma perspectiva da lei n° 14.133/2021. Revista Científica COGNITIONIS.

Hübner, J. F., Boissier, O., Bordini, R. H., and Ricci, A. (2020). Multi-Agent Oriented Programming: Programming Multi-Agent Systems Using Jacamo. MIT Press.

Hübner, J. F., Bordini, R. H., and Wooldridge, M. (2007). Programming Multi-Agent Systems in Agentspeak Using Jason. Wiley-Interscience.

OECD (2016). Preventing Corruption in Public Procurement. Organisation for Economic Cooperation and Development.

Pierotti, F., Jochem, J. E. M., Steffen, M. A., Soares, D., Benvenuti, M., Pereira, B. S., Bornia, L. G., dos Santos, M. M., Geronimo, G. A., Zibetti, A., Dorneles, C., Carvalho, J. T., Marchi, J., Castro, M., Fileto, R., Werner, S., and Mello, R. (2024). Desenvolvimento de um painel integrado inteligente para auxílio na identificação de fraudes em processos de compras públicas. In Anais Estendidos do XXXIX Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, pages 295–301, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.

Ralha, C. G. and Silva, C. V. S. (2012). A multi-agent data mining system for cartel detection in brazilian government procurement. Expert Systems with Applications.

Rodrigues, N. C. S. and Filho, R. N. L. (2017). Modalidades licitatórias e o risco de ocorrência de fraudes nos municípios baianos fiscalizados pela controladoria geral da união. CCCSS Contribuciones a Las Ciencias Sociales.

TB (2024). Métodos de Detecção de Fraude e Corrupção em Contratações Públicas. Transparência Brasil.

TCU (2024). Licitações & Contratos - Orientações e Jurisprudência do TCU. Tribunal de Contas da União.

Wüst, A., Dorneles, C. F., Tyska, J., Marchi, J., Castro, M., Fileto, R., Mello, R., and Werner, S. S. (2024). Céos: Inteligência de dados para a sociedade. Technical report, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis.
Publicado
19/10/2026
HEITOR, Mariana Mazzo; MARCHI, Jerusa. BDI-Based Multi-Agent System for Identifying Fraud Patterns in Bidding Processes. In: WORKSHOP-ESCOLA DE SISTEMAS DE AGENTES, SEUS AMBIENTES E APLICAÇÕES (WESAAC), 20. , 2026, Cuiabá/MT. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2026 . p. 86-97. ISSN 2326-5434. DOI: https://doi.org/10.5753/wesaac.2026.30781.