Tesouro do Estado firma convênio para projeto que vai garantir avanço tecnológico em compras públicas
Na última quinta-feira (27/1) foi assinado o termo de convênio entre Secretaria da Fazenda (Sefaz), Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) e Fundação de Apoio da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (FAURGS) para o desenvolvimento e a transferência de tecnologia em ciência de dados para aprimoramento do Modelo de Precificação para compras públicas estaduais com base na NF-e. Para a equipe do Tesouro do Estado, que conduz a iniciativa no âmbito do Profisco II, firmar esse termo nessa data representa, ao mesmo tempo, a conclusão de um esforço exemplar de diferentes áreas e o início de um projeto inovador.
“Há um grande valor nesse trabalho conjunto, reunindo inteligências, acessando pesquisa acadêmica com o desenvolvimento de metodologias que somem ao conhecimento instalado aqui na Sefaz. O Tesouro busca historicamente trabalhar na qualidade de gasto, para além da gestão do fluxo de caixa, observar oportunidades de melhorias. É um reforço muito importante porque, além de tudo, tem a virtude de reunir diversas áreas da Fazenda, capazes de coordenar novas soluções”, avaliou o subsecretário do Tesouro do Estado, Bruno Jatene.
"É com comprometimento e entusiasmo que gerimos projetos. Somos comprometidos e gerimos os recursos, dentro do período, de forma transparente, buscando gerar os melhores resultados. Consideramos este um projeto importante que trará grandes resultados para a pesquisa e para a sociedade", acrescentou Cristiane Souza, gerente administrativa da FAURGS.
O projeto de Precificação NFe teve início em 2012, quando o Tesouro do Estado, em conjunto com a Receita Estadual, identificou a oportunidade de utilizar a base de dados das notas fiscais eletrônicas (NFes) para estabelecer preços referenciais de mercado que pudessem orientar as compras públicas. A qualificação das compras públicas e, mais especificamente, o desenvolvimento de tecnologia para gerar sistematicamente informações de “preços de referência” para bens adquiridos pela administração pública estadual compõem um dos eixos de atuação do Programa de Qualidade do Gasto.
À época, foi definido que a análise iniciaria pelos medicamentos, por conta da possibilidade de identificar as transações por meio do código de barras informado pelos contribuintes. Tal decisão mostrou-se acertada, de forma que, em 2016, a metodologia não apenas já estava consolidada (com resultados estatisticamente robustos), como já se encontrava implementada na Secretaria Estadual da Saúde e no Instituto de Previdência e Saúde do Rio Grande do Sul (IPERGS).
A expansão natural do projeto foi precificar produtos em geral, que não fossem medicamentos, de modo a auxiliar a Central de Licitações (Celic). No entanto, a precificação de bens em geral demandou do Tesouro do Estado o desenvolvimento de soluções próprias, capazes de identificar transações no banco NF-e partindo apenas do seu campo “descrição do produto”, que é um campo de texto livre.
É neste contexto que se insere este novo projeto, que objetiva alavancar a capacidade de desenvolver soluções para aumentar a gama de produtos precificados. Entende-se que o caminho para isso é garantir uma constante e sólida evolução da metodologia, por meio de um aprofundamento no nível de conhecimento acerca das teorias matemáticas e estatísticas que dão suporte às técnicas empregadas.
Conforme explicou o chefe da Divisão de Estudos Econômicos e Qualidade do Gasto (DEQG), Marcos Bosio, "a tecnologia atualmente utilizada foi inteiramente desenvolvida pelos colegas Israel Fama e Eduardo Akira, com excelentes resultados. Com este convênio, estaremos incorporando outros pesquisadores ao projeto, permitindo a exploração de outras abordagens com foco na melhoria dos processos já utilizados."
Os parceiros e a DEQG no caminho da inovação
Um dos parceiros do Tesouro do Estado nesta iniciativa é o Instituto de Matemática e Estatística (IME) da UFRGS, unidade universitária que tem por missão prover a educação superior e a produção de conhecimento, integradas no ensino, na pesquisa e na extensão, no domínio da Matemática, da Estatística e áreas correlatas.? Por meio das linhas de pesquisa, é possível englobar as mais variadas técnicas envolvendo os conceitos de Machine Learning, Statistical Learning, Inteligência Artificial e Big Data, que dão forte subsídio ao processo de Ciência de Dados necessário para o desenvolvimento do projeto.?
As soluções até aqui desenvolvidas empregam técnicas complexas de Machine/Statistical Learning, notadamente, Support Vector Machine (SVM) e Cadeias de Markov. Para garantir uma constante e sólida evolução é necessário um aprofundamento no nível de conhecimento acerca das teorias matemáticas e estatísticas que dão suporte às técnicas já empregadas, bem como a outras que venham a ser incorporadas.
O convênio recém firmado com o Instituto de Matemática e Estatística da UFRGS (IME) objetiva aumentar a robustez das soluções existentes, além de acelerar novos desenvolvimentos de funcionalidades e análises. “Estamos vivenciando uma fase histórica marcada pelo grande volume de dados, pelo potencial computacional e pelas novas técnicas de análise de dados. Estes três cenários atuando juntamente com a matemática geram um ambiente riquíssimo de inovação e transformação. É justamente pensando nesta transformação que colocamos nossas expectativas no projeto, buscando trazer mais segurança e transparência na gestão pública por meio do aprimoramento do Modelo de Precificação para compras”, concluiu o professor Rodrigo Dalla Vecchia, do IME.
Com o projeto, espera-se: validar os modelos existentes e propor novos; avaliar a utilização de webmining como forma de validação externa de resultado e ampliação de base; utilizar técnicas de pré-processamento e/ou normalização da base de dados, a fim de aumentar a quantidade de produtos precificados; avaliar a generalização dos resultados do modelo, como validação cruzada, além da qualidade de predição; e utilizar técnicas de aprendizagem não supervisionada para agrupamento de diferentes produtos, o que poderá acarretar a melhora da qualidade preditiva da precificação.
Texto: Tesouro do Estado / Ascom Sefaz