Aliando processos de engenharia de dados, técnicas de machine learning e apresentação de dados através de dashboards, a Jump Label possibilitou que o cliente pudesse identificar empresas que sempre participam juntas de processo licitatórios e mapear os lances de ofertas e a colocação final dessas empresas em cada uma dessas licitações.
Problema
Diversas empresas podem participar de processos licitatórios desde que elegíveis para o setor da licitação em questão.
Porém, existem práticas fraudatórias, como o conluio, onde existem empresas que são compostas por um quadro societário semelhante ou que possuem um acordo econômico entre elas, que sempre entram em licitações juntas e se utilizam de práticas que acabam por causar uma ‘falsa’ concorrência e afetar a lisura e correta concorrência em um processo licitatório.
Desafio
- Permitir que os órgãos de regulação de processos licitatórios consigam identificar empresas que são associadas;
- Após a identificação, os órgãos poderiam dispor de outros dados para permitir uma geração de SCORE e identificação de irregularidades.
Soluções
- Geração de um SCORE para identificar a possibilidade de associação entre as empresas;
- Análise de resultados através do histórico de dados;
- Criação de Dashboards para visualização de empresas que possuem forte relação.
Benefícios
Através de Dashboards e análises utilizando técnicas de Machine Learning a Jump Label ofereceu a seu cliente a possibilidade visualizar uma rede de empresas e verificar aquelas que possivelmente apresentam associações.
Utilizando esses resultados é possível fazer uma melhor fiscalização e garantir que o processo licitatório ocorra de forma justa para todos os envolvidos.