Inteligência artificial para identificação de indícios de fraude e corrupção em compras públicas no TCU

Abstract

O TCU busca identificar indícios de fraude e corrupção em compras públicas, com esse objetivo utiliza a Solução de inteligência artificial (IA) ALICE para avaliar dados em formato eletrônico gerados pelos sistemas tecnológicos que sustentam o processo de contratação dos entes da administração pública, comparando-os às informações sobre fornecedores e servidores/empregados públicos que, por sua alçada de atuação, conduzem os procedimentos ou os influenciam. Nesse contexto, essa pesquisa avalia a pertinência do uso de ferramentas de IA no controle das contas públicas e realiza um estudo de caso do ALICE, com a intenção de testar sua eficácia no combate à fraude e à corrupção nas licitações públicas. pesquisa lança mão de uma metodologia baseada na coleta de dados qualitativos por estudo bibliográfico e análise de documentos, tais como processos, decisões e acórdãos dos órgãos controladores, relatórios anuais e outras publicações institucionais do TCU. Dessa forma, foram avaliadas as irregularidades apontadas pela solução no período 2017 a 2020, e os principais resultados encontrados foram a proteção pelo TCU da ocorrência de gastos no patamar de R$ 291.361.573,98, que poderiam ter incorrido indevidamente se a solução não estivesse ativa, no entanto a baixa incidência de responsabilizações de agentes públicos por fraude ou corrupção decorrentes dos insumos dessa solução de IA.

The TCU seeks to identify evidence of fraud and corruption in public procurement, with this objective using the Artificial Intelligence Solution (AI) ALICE to evaluate data in electronic format generated by the technological systems that support the contracting process of public administration entities, comparing them to the information on suppliers and public servants/employees who, due to their scope of action, conduct the procedures or influence them. In this context, this research assesses the relevance of using AI tools to control public accounts and conducts a case study of ALICE, with the intention of testing its effectiveness in combating fraud and corruption in public procurement. The research makes use of a methodology based on the collection of qualitative data through a bibliographic study and analysis of documents, such as processes, decisions and rulings of controlling bodies, annual reports and other institutional publications of the TCU. In this way, the irregularities pointed out by the solution in the period 2017 to 2020 were evaluated, and the main results found were the protection by the TCU from the occurrence of expenses at the level of R$ 291,361,573.98, which could have been incurred unduly if the solution had not was active, however the low incidence of accountability of public agents for fraud or corruption resulting from the inputs of this AI solution.