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Introdução

O Cartão PDAF (Programa de Descentralização Administrativa e Financeira) é um instrumento financeiro criado e regulamentado pelo Decreto nº 42.403, de 18 de agosto de 2021, com o objetivo de agilizar e simplificar a gestão de recursos nas escolas públicas e nas Coordenações Regionais de Ensino (CREs) da rede pública do Distrito Federal.

O PDAF foi concebido para garantir eficiência, transparência e celeridade na prestação de contas dos recursos públicos descentralizados, permitindo que as unidades escolares possam atender despesas de menor porte com maior autonomia. Essa política pública complementa o orçamento tradicional das escolas, fornecendo repasses sem necessidade de licitação em casos previstos por lei.

Entretanto, o Tribunal de Contas do Distrito Federal (TCDF) e o Ministério Público de Contas do DF têm monitorado a aplicação desses recursos devido a indícios de falhas e inconsistências na execução financeira, incluindo possíveis casos de uso indevido de verbas e fraudes em processos licitatórios simplificados.

Problema de Pesquisa​

A descentralização financeira, embora traga benefícios administrativos, também amplia o risco de inconsistências contábeis e operacionais. Assim, surge o desafio:

Como utilizar a Inteligência Artificial (IA) para identificar e prevenir anomalias e fraudes que comprometem a eficiência e a transparência na aplicação dos recursos do Cartão PDAF?

Objetivo Geral​

Desenvolver uma prova de conceito (PoC) de um sistema baseado em Inteligência Artificial capaz de detectar anomalias e fraudes na execução dos recursos do Cartão PDAF, contribuindo para aprimorar os mecanismos de auditoria, controle e transparência.

Objetivos Específicos​

  1. Levantar bibliografia e estudos relacionados ao PDAF e às técnicas de detecção de anomalias por IA.
  2. Coletar e tratar dados secundários do PDAF e de bases públicas disponíveis.
  3. Identificar e testar modelos de aprendizado de máquina aplicáveis ao problema proposto.
  4. Avaliar e comparar o desempenho dos modelos selecionados.
  5. Propor alternativas futuras para o desenvolvimento de um MVP (Produto Mínimo Viável) de um sistema automatizado de auditoria inteligente.

Estrutura do Trabalho​

A documentação está organizada conforme as etapas do projeto:

  • Fundamentação Teórica: contextualiza o PDAF, sua evolução normativa e revisão sobre métodos de detecção de anomalias.
  • Metodologia: descreve a coleta e tratamento de dados, os modelos utilizados e os experimentos realizados.
  • Resultados e Discussão: apresenta os resultados obtidos com dados públicos e comparações entre modelos.
  • Conclusão: sintetiza os achados e propõe caminhos futuros.

Palavras-chave: PDAF; Inteligência Artificial; Auditoria Pública; Transparência; Aprendizado de Máquina.