Sigalei Analytics: Transformando Documentos Regulatórios em Decisões Estratégicas

• Processo: 23/16491-5
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2026
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Danilo Amaral de Oliveira
• Beneficiário: Danilo Amaral de Oliveira
• Empresa: Openlex Soluções Tecnológicas Ltda
• CNAE: Tratamento de dados, provedores de serviços de aplicação e serviços de hospedagem na internet ; Outras atividades de prestação de serviços de informação não especificadas anteriormente
• Pesquisadores principais:( Atuais ): Frederico Amaral de Oliveira ; Ivan Ervolino
• Pesquisadores principais:( Anteriores ): Bruno Squizato Faiçal
• Vinculado ao auxílio: 22/10596-7 - Mecanismo para extração de documentos regulatórios (MEDoRe), AP.PIPE
• Bolsa(s) vinculada(s): 24/09655-4 - Sigalei analytics: transformando documentos regulatórios em decisões estratégicas, BP.PIPE; 24/09221-4 - Formalização da modelagem dos dados e adequação à infraestrutura para armazenamento e disponibilização dos documentos não processados e processados, BP.TT; 24/09245-0 - Coleta de documentos regulatórios, BP.TT; + mais bolsas vinculadas 24/09182-9 - Geração de análises personalizáveis a partir de dados acionáveis (MEDoRe - Análise), BP.TT; 24/09212-5 - Transformação de documentos não estruturados em dados acionáveis (MEDoRe - Extração), BP.TT; 24/09211-9 - Coleta de dados complementares para análises personalizáveis., BP.TT - menos bolsas vinculadas
• Assunto(s): Aprendizagem profunda Inteligência artificial Processamento de linguagem natural Tomada de decisão
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Decisões Estratégicas | Deep Learning | Documentos regulatórios | Inteligência Artificial | Processamento de Linguagem Natural | Tomada de Decisões | Detecção, extração e análise de texto

Resumo

Decisões governamentais têm impactos significativos no setor econômico, trazendo riscos e oportunidades. Dessa forma, as empresas precisam desenvolver um processo de monitoramento e análise de informações governamentais, considerando a realidade das suas áreas de atuação, suas propostas de valor e suas operações para endereçar de forma efetiva os riscos e oportunidades para seus negócios. Uma das principais barreiras é o vasto e variável volume de dados regulatórios gerados diariamente, que muitas vezes são complexos e difíceis de compreender. Agravando o cenário há o fato de que grande parte dos dados disponibilizados são documentos não estruturados, ou seja, que não permitem uma análise por métodos computacionais.Na Fase 1 do PIPE, foi criado o Mecanismo de Extração de Documentos Regulatórios (MEDoRe) com o objetivo de estruturar atos de Diários Oficiais de municípios e estados de maneira escalável. Descobriu-se que o MEDoRe pode estruturar não apenas diários oficiais, mas também outros documentos regulatórios, como projetos de lei e contratos, ampliando sua aplicabilidade. Além disso, a partir de um caso de aplicação desenvolvido, foi possível validar o interesse comercial e a capacidade de gerar informações e análises personalizadas. É importante ressaltar que o uso do MEDoRe permitiu realizar uma tarefa considerada inviável para ser realizada manualmente por especialistas devido ao grande volume de documentos, tornando-a automatizada e atualizável sob a demanda do cliente.Este projeto busca integrar o MEDoRe à Sigalei, dando origem a Sigalei Analytics, com base na metodologia e equipe comprovadas na Fase 1. O MEDoRe será dividido em dois módulos MEDoRe - Extração e MEDoRe - Análise. O primeiro será realizado de forma contínua e automática para todos os documentos regulatórios coletados. O segundo consiste em uma base de modelos de aprendizado de máquinas pré-treinados que serão parametrizados e personalizados sob demanda específica de cada cliente. Ambos os módulos interagem entre si e com módulos complementares para a concepção da Sigalei Analytics, uma plataforma que permitirá realizar análises e gerar informações fundadas em dados acionáveis, oriundos da estruturação de diferentes documentos regulatórios para atender de forma efetiva a demanda identificada. (AU)