Para garantir maior integridade às contratações públicas, o seu aprimoramento deve incluir o uso de ferramentas tecnológicas de IA para a otimização dos mecanismos de compliance na Administração Pública, visando alcançar um patamar fiscalizatório de larga escala e uma eficiência de nível ótimo. Técnicas como o machine learning e o analytics em big data são conceitos que podem ser utilizados para a otimização do exercício do controle externo e dos mecanismos de compliance. São técnicas extremamente avançadas, que usam sistemas de IA. Tais ferramentas já estão sendo utilizadas por diversos governos e empresas ao redor do mundo, com o intuito de otimizar as atividades públicas e privadas. O governo dos Estados Unidos, por exemplo, utilizou a técnica de análise de dados (analytics) para o combate a fraudes fiscais.
Aplicações práticas de IA na detecção de fraudes fiscais, como o sistema de verificação de identificação dos usuários, que analisa a probabilidade (o risco) de praticarem fraudes; a detecção da probabilidade de ocorrência de fraudes anteriores e posteriores ao pagamento, identificadas com base em regras de negócios ou critérios legais, para fins de modelagem preditiva; a identificação de ameaças de funcionários; e robustos recursos de elaboração de relatórios, para todos os níveis da organização. As funcionalidades citadas no referido estudo americano podem ser úteis para o desenvolvimento de um sistema de análise de dados e aprendizado de máquinas.
Na Administração Pública, a IA poderia analisar dados de empresas, seus dirigentes e partícipes, e traçar uma matriz de risco para a prevenção de fraudes fiscais. No combate à corrupção em licitações em contratos, a IA poderia identificar casos de fraudes em documentos e editais, detectando os padrões de ação de cada um deles. A detecção e a definição de padrões permitem a atuação preventiva. Alertado sobre um comportamento suspeito, o gestor poderá fortalecer a integridade do setor, impedindo a ocorrência de eventual dano ao erário.
As técnicas de redes neurais artificiais são um exemplo claro de como as ferramentas de IA podem ser úteis para o aprimoramento das ações de controle e, consequentemente, de fortalecimento dos mecanismos de integridade. Tais técnicas poderão servir para a identificação de sequências de irregularidades em processos licitatórios e para o reconhecimento de padrões textuais que favoreçam o surgimento de brechas que permitam a prática de ilícitos. O que se busca é lançar um novo olhar antifraude, com o objetivo de detectar os “buracos e as brechas” que permitem a corrupção, de modo a fechá-los previamente, evitando a fraude e fortalecendo a integridade do setor.
Somente o uso de IA pode aplicar um sistema de modelagem preditiva capaz de identificar padrões de ações suspeitas e prevenir a ocorrência de fraudes. Poderia, também, realizar a detecção de anomalias em grupos e perfis distintos, definindo o que seria um comportamento comum e um incomum – essas características, bastante sensíveis, dificilmente são detectadas, tendo em vista que é necessária a análise de um número bastante expressivo de dados para essa finalidade. Para o machine learning, no entanto, esse tipo de análise exponencial de dados não é um problema. Assim, para que se modernize a atividade de controle e sejam otimizados os resultados das políticas de compliance nas contratações públicas, há que se realizar algumas mudanças no setor. Em primeiro lugar, é primordial que se tenha como objetivo uma atuação preventiva, que permita aos órgãos de controle evitar a ocorrência de danos ao erário, e não apenas uma atuação repressiva, posterior ao dano, como atualmente tem ocorrido.
A metodologia de controle será aprimorada se o trabalho dos controladores for realizado antes da ocorrência do dano, concomitantemente ao procedimento administrativo e antes da contratação final. Assim, será possível evitar os atos que podem ensejar ilícitos e prevenir os danos, e não apenas corrigi-los a posteriori. Em segundo lugar, é necessário que se aprimorem as ferramentas de análise de documentos e informações. Na fiscalização das compras públicas, é fundamental a análise individualizada de processos e editais de licitação. Entretanto, a demanda de trabalho aos órgãos de controle tem crescido exponencialmente.
Segundo dados da Controladoria Geral da União (CGU), somente na esfera federal foram realizadas mais de 433.352 licitações nos últimos três anos. A expressividade desse número faz com que a análise individual dos casos inviabilize a atuação preventiva, pois é enorme o ônus temporal desse tipo de trabalho. Assim, é imprescindível que se desenvolvam ferramentas que possibilitem a atuação em larga escala, favoreçam a otimização do tempo de execução da atividade de controle e a atuação preventiva.
Fonte: Portal do TCU / Texto parcial de Lauro Ishikawa e Alisson Carvalho de Alencar