Applications of Artificial Intelligence for Auditing and Classification of Incongruent Descriptions in Public Procurement

Gomes, Wesckley Faria; Colaço, Methanias

doi:10.1145/3535511.3535551

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“…Inicialmente, foi implementada a ferramenta OPMinEr. O algoritmo utilizado nesta primeira versão foi o Naïve Bayes Multinomial, com Frequência Inversa, o qual foi selecionado baseado nos resultados de um mapeamento sistemático sobre classificação de descrições associadas a códigos errados (Gomes & Colaço, 2022), e nos resultados apresentados em (Santos, et al, 2015), os quais evidenciaram, entre os algoritmos mais eficientes para mineração de textos, a boa eficácia desta abordagem.…”

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Prova de Conceito de um Classificador de OPMEs em Notas Fiscais

Gomes,

Colaço Júnior,

Fontes

et al. 2023

Anais Estendidos Do XXIII Simpósio Brasileiro De Computação Aplicada À Saúde (SBCAS 2023)

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Contexto: Apesar do avanço da tecnologia, muitos serviços e sistemas de informação, especialmente no setor público, ainda utilizam descrições não estruturadas em linguagem natural de produtos, serviços ou eventos, dificultando suas classificações e análises. Para auditorias eficientes, é necessário classificar e totalizar automaticamente faturas emitidas para compra de produtos. Objetivo: Avaliar preliminarmente uma ferramenta, baseada em Inteligência Artificial (IA), o OPMinEr, para selecionar e classificar notas fiscais de OPMEs (Órteses, Próteses e Materiais Especiais). Método: Prova de conceito do OPMinEr. Resultados: Com uma acurácia de 99%, os resultados mostraram que é possível identificar e classificar OPMEs em notas fiscais. Conclusão: O uso de IA ajudou a mitigar o problema de classificação de notas, beneficiando processos de auditoria, investigação e combate à corrupção na área de saúde.

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