Ministério do Trabalho usa big data e economiza R$ 500 milhões
O Ministério do Trabalho (MTb) adotou uma solução antifraude e de análise de dados e conseguiu economizar R$ 500 milhões, num prazo de cinco meses. A solução foi contratada junto à Microstrategy e o projeto foi desenvolvido pela B2T, empresa parceira que oferece avançadas soluções em Analytics, Big Data, Gestão de Identidade e Análise Forense. Antes desta aplicação antifraude e do analytics, embora a Polícia Federal investigasse os casos de irregularidades, era praticamente impossível recuperar os recursos pagos indevidamente. Estima-se que as fraudes de 2015 até 2016 tenham sido responsáveis por danos da ordem de quase R$ 2 bilhões.
Com o projeto, prever a fraude e bloquear o pagamento já é uma realidade, evitando assim o uso irregular do erário. De acordo com o MTb, em 2017, o combate à fraude já proporcionou uma economia de aproximadamente R$ 500 milhões. A estimativa, porém, é que esse valor chegue a R$ 1,3 bilhão, com um ano de projeto. Além disso, mais de 25 mil requerimentos foram bloqueados, o que equivale a não liberação de cerca de R$ 139 milhões para pessoas que legalmente não eram merecedores desse benefício.
“A tecnologia é a única e mais eficaz forma de se combater a fraude. Esse projeto representa um marco absurdo na história do MTb, que desde 2014 vinha com a missão de desenvolver uma medida de combate à fraude que fosse realmente efetiva. Tínhamos um histórico de três ou quatro tentativas, mas nenhuma com tanto êxito como atual, aplicando a plataforma analítica da MicroStrategy. Trata-se de um projeto que tem o reconhecimento de toda a Esplanada e também em nível Presidencial, pela economia que vem proporcionando ao erário”, enfatiza Leonardo Soares, Chefe de Gabinete do Secretário de Políticas Públicas de Emprego.
Isso é possível, pois a aplicação de inteligência analítica ajuda a obter as respostas certas, bem como conhecer o cenário a fundo, além dos perfis e padrões que estão relacionados àquele contexto de fraude. Graças ao cruzamento de um volume alto de informações, mesmo quando descentralizadas e armazenadas em diferentes bases de dados, realiza análises estatísticas avançadas com bases atuais e históricas, o que no caso do MTb contribuiu consideravelmente para o sucesso do projeto. Para localizar os pedidos indevidos no programa de seguro-desemprego, foram cruzadas informações de diferentes órgãos – entre INSS, Receita Federal, Caixa Econômica Federal e do próprio MTb.
Em seguida, sempre que uma fraude é constatada e confirmada, o sistema é capaz de entender esse comportamento e compará-lo com outras situações similares que já ocorreram no passado ou que possam vir a ocorrer. E assim, desvendar padrões comuns e permitir atuar de maneira preventiva. Com isso, o MTb revelou, por exemplo, casos em que uma mesma pessoa (mesmo CPF) deu entrada em sete benefícios diferentes, incluindo por empresas que ainda estavam em processo de abertura; e até de uma microempresa, que normalmente possui no máximo 10 funcionários, que demitiu, simultaneamente, cerca de 280 trabalhadores.
Além de impedir que a verba seja destinada erroneamente às quadrilhas, o sistema irá facilitar e agilizar os pedidos de seguro-desemprego ao trabalhador. Atualmente, o processo leva aproximadamente dois meses, pois para dar entrada no benefício, é necessário realizar um agendamento para ir até uma agência, reunir todos os documentos – como carteira de trabalho, identidade e rescisão de contrato – e, se estiver tudo certo, o trabalhador começa a receber o benefício.
Com o sistema empregado, este procedimento não será mais requerido e o processo será todo automático entre o antigo empregador e o Ministério, que enviará uma mensagem ao beneficiário com informações de quando e quanto ele irá receber. “Estas mudanças representam não só um avanço no sistema de detecção de fraudes, como em todo processo de solicitação do seguro-desemprego, que será muito mais ágil e prático ao cidadão”, ressalta Soares.
Futuramente, o projeto será estendido para a fiscalização de outros benefícios do MTb, como por exemplo, o seguro-defeso pago para pescadores artesanais profissionais nos períodos em que são proibidos de pescar. A ideia é que a aplicação antifraude seja transformada cada vez mais em uma base de troca de informações e utilizada como ferramenta de otimização para maximizar ainda mais o ROI (retorno sobre o investimento) deste projeto.