Previsão de Fraude em Licitações no Brasil

Resumen

Os portais eletrônicos de licitação modernizaram a aquisição de bens e serviços, tornando-a mais eficiente, competitiva e transparente. Para acompanhar essas mudanças, a fiscalização também deve se adaptar. No contexto acadêmico, observa-se o avanço do uso de técnicas de Inteligência Artificial, como o Random Forest, para prever fraudes em licitações. Este estudo aplicou o modelo em dados de Licitações de 2022 para prever a incidência de multas em empresas. O modelo demonstrou eficiência, com F1 Score médio mensal de 78,5% e anual de 80%. O recall foi de 90% para ambos os períodos. Em Janeiro, os melhores resultados foram obtidos (recall = 1,00 e F1 Score = 0,96), enquanto em Novembro houve queda significativa (recall = 0,47 e F1 Score = 0,54). Destaca-se o impacto potencial deste estudo não apenas na academia, mas também para cidadãos e gestores públicos, oferecendo uma ferramenta eficaz na detecção de potenciais desvios de conduta.