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Requisitos
Subsidiar ações:
 Tempestivas
 Preventivas
 Pedagógicas
Subsidiar atuação:
 Sistêmica
 Seletiva
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Mineração de Dados
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Capacidade Preditiva
• Capacidade de fazer previsões sobre eventos
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• Os eventos podem estar no passado, no p...
Solução Proposta
• Modelo Classificatório: infere regras de classificação a
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• Compreensão do negócio
• Levantamento e compreensão dos dados
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Modelo Classificatório – Aprendizado
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• Classificação da base de dados do Siconv
• Previsão (probabilidade) das 89 mil transferências
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• Fiscalização para validar o modelo
• TC 010.247/2015-7 (MIN-BZ)
• Coordenação: Secex-MT
• ES, GO, MA, MS, MT, PR, RR, RS...
• Fiscalização sistemática
• Ranqueamento
• Órgão
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Painel 03 02 - joão batista - classificação de risco de transferências voluntárias

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Brasil 100% Digital - O evento teve como principal objetivo a troca de experiências relacionadas ao uso de técnicas avançadas de análise de dados como instrumento para melhoria da gestão e do controle de entidades e políticas públicas. Espera-se que os debates contribuam para que as instituições participantes possam iniciar ou intensificar a adoção de tais técnicas, de modo a obter maior eficiência e efetividade em suas atividades.

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Painel 03 02 - joão batista - classificação de risco de transferências voluntárias

  1. 1. Classificação de Risco de Transferências Voluntárias João Batista Rodrigues Fonseca Secretaria de Gestão de Informações para o Controle Externo – Seginf Diretoria de Gestão de Informações Estratégicas – DGI Setembro/2015
  2. 2. • Probabilidade de ocorrência de um evento que possa prejudicar, total ou parcialmente, as chances de sucesso de um projeto. (ALENCAR E SCHMITZ, 2006) • Valor, estimado ou calculado, da probabilidade da ocorrência de um fato ou da sua gravidade, sendo normalmente relacionado a possíveis perdas ou impactos negativos. (BM&F BOVESPA, 2012, com adaptações) • Probabilidade de ocorrência de um evento que poderá impactar o alcance dos objetivos que afetam a entrega dos serviços governamentais para o cidadão. (NAO apud TCU/FGV, 2005, com adaptações) Definição de Risco
  3. 3. • Definição: transferências de recursos a outros entes da federação ou a entidades privadas, a título de cooperação, auxílio ou assistência financeira, que não decorra de determinação constitucional, legal ou os destinados ao Sistema Único de Saúde. • Finalidade: descentralização de políticas públicas • Escopo de análise: Siconv – cerca de 89 mil transferências desde 2008 – abrange convênios, contratos de repasse e termos de parceria – informações disponíveis sobre todo o ciclo de vida das transferências – transferências voluntárias executadas fora do Siconv são exceção Transferências Voluntárias
  4. 4. – elemento transversal: existência (ou não) de débito Obrigação de devolução de recursos por não comprovação de boa utilização é sintoma de falha na entrega da política pública em nível local Problema • Elevado número de irregularidades • Limitada capacidade operacional dos órgãos de controle • Diversidade de políticas públicas: – objetos e regulamentos diversos – aspectos comuns às transferências voluntárias são de natureza formal
  5. 5. Requisitos Subsidiar ações:  Tempestivas  Preventivas  Pedagógicas Subsidiar atuação:  Sistêmica  Seletiva CAPACIDADE PREDITIVA Mineração de dados Dados Solução Proposta
  6. 6. Mineração de Dados • É a exploração e a análise, por meio automático ou semiautomático, de grandes quantidades de dados, a fim de descobrir padrões e regras significativos. (BERRY e LINOFF, 2004) • Objetivo: extrair informação de dados – implícita – previamente desconhecida – potencialmente útil • Nossa necessidade: prever o resultado da execução de transferências voluntárias
  7. 7. Capacidade Preditiva • Capacidade de fazer previsões sobre eventos desconhecidos • Os eventos podem estar no passado, no presente ou no futuro
  8. 8. Solução Proposta • Modelo Classificatório: infere regras de classificação a partir de objetos previamente classificados • Risco: probabilidade de a política pública fracassar • Débito: indicativo de fracasso • Classes: – Êxito: submetida ao escrutínio de uma das possíveis instâncias de controle, constata-se a correta aplicação dos recursos, salvo falhas formais, não se configurando nenhuma das hipóteses de devolução de recursos por não comprovação de boa utilização. – Fracasso: configura-se uma das hipóteses de devolução de recursos por não comprovação de boa utilização.
  9. 9. • Compreensão do negócio • Levantamento e compreensão dos dados • Levantamento de variáveis de interesse e de técnicas possíveis • Preparação dos dados • Modelagem • Teste/Validação • Avaliação • Implementação Fases da Metodologia estamos aqui
  10. 10. • Variáveis: – diretas: modalidade, órgão concedente, esfera administrativa do convenente, etc; – indiretas: faixa de valor do repasse, percentuais de contrapartida e de liberação de recursos, prazo de aprovação, etc; – calculadas: indicador de tempo de análise, capacidade de fiscalização do concedente, etc. • Dados de aprendizado – 9823 transferências voluntárias: – 50% com indicação de fracasso: existência de TCE, registro de inadimplência, não atingimento dos objetivos previstos – 50% com indicação de êxito: foram fiscalizados e não foram constatadas irregularidades graves Construção do Modelo Classificatório
  11. 11. Modelo Classificatório – Aprendizado 85% 15% Treinamento Floresta de árvores de decisão C5.0 (Quinlan, 1993) Teste Acurácia: 90% Falso : 4,5% Falso : 5,5% Modelo
  12. 12. • Classificação da base de dados do Siconv • Previsão (probabilidade) das 89 mil transferências Modelo Classificatório – Aplicação
  13. 13. • Fiscalização para validar o modelo • TC 010.247/2015-7 (MIN-BZ) • Coordenação: Secex-MT • ES, GO, MA, MS, MT, PR, RR, RS e SC • Conclusão: outubro/2015 Modelo Classificatório – Validação • Dados preliminares indicam alta taxa de acerto das previsões (>90%)
  14. 14. • Fiscalização sistemática • Ranqueamento • Órgão • Programa • Convenente • Município • UF Perspectivas
  15. 15. Obrigado! Contato: João Batista Rodrigues Fonseca fonsecajb@tcu.gov.br dgi@tcu.gov.br

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