Avaliação experimental de um classificador para apoiar a detecção de fraudes em notas fiscais públicas de medicamentos
DOI:
https://doi.org/10.20397/2177-6652/2024.v24i1.2235Palabras clave:
Medicamentos, Corrupção, Mineração de Dados, Nota Fiscal Eletrônica Pública, InvestigaçãoResumen
Objetivo do estudo: Desenvolver e avaliar a eficácia de um classificador hierárquico customizado, no contexto de Notas Fiscais Eletrônicas Públicas de medicamentos, analisadas pelo Ministério Público (MP), Grupo de Atuação Especial de Combate ao Crime Organizado (GAECO) e Secretaria da Fazenda Estaduais.
Metodologia/abordagem: Após o desenvolvimento e a parametrização inicial do classificador proposto, foi executado um experimento controlado com notas fiscais públicas custodiadas pelo MP, respeitando o sigilo fiscal dos envolvidos.
Originalidade/relevância: O problema de descrições de Notas Fiscais incongruentes é nacional e as soluções gerais publicadas na literatura não apresentam uma altíssima precisão. Neste sentido, o trabalho apresenta a implementação de um classificador de texto capaz de identificar descrições de medicamentos, suas subclasses hierárquicas e associações presentes em Notas Fiscais Eletrônicas Públicas, cujo resultado servirá para construção de análises e investigações que apoiarão decisões estratégicas.
Principais resultados: Considerando a significância estatística, o classificador foi capaz de identificar as descrições de medicamentos e suas subclasses hierárquicas, com os seguintes resultados médios: acurácia de 99.81%, precisão de 100%, revocação ou sensibilidade de 99.64% e medida-F1 de 99.82%.
Contribuições teóricas/metodológicas: Foi esmiuçado o problema de reconhecimento incorreto de produtos em Notas Fiscais, facilitando discussões e construções de novas propostas. Além disso, foi apresentada uma solução prática baseada em Mineração de Textos, evidenciando o algoritmo que obteve a melhor eficácia para automatizar a extração das subclasses hierárquicas das descrições dos medicamentos e identificá-las, viabilizando investigações e detecção de fraudes.
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