Combating Fraud and Corruption with Artificial Intelligence : Rio de Janeiro Municipality Controller’s Office experience.

Authors

  • Dalton Henrique Mota Ibere Gilson Controladoria Geral do Município do Rio de Janeiro
  • Gustavo de Avellar Bramili Controladoria Geral do Município do Rio de Janeiro

DOI:

https://doi.org/10.36428/revistadacgu.v15i27.531

Keywords:

Artificial Intelligence, Big Data, Rio de Janeiro Municipality Controller’s Office, Fraud Detection, Fighting Corruption

Abstract

This article reports the steps being carried out by the Rio de Janeiro Municipality Controller’s Office to develop customized Artificial Intelligence tools, and to use the in large and semi-structured databases (Big Data) analysis for fraud and corruption detection and other dishonest acts.

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Author Biographies

  • Dalton Henrique Mota Ibere Gilson, Controladoria Geral do Município do Rio de Janeiro

    Servidor da Controladoria Geral do Município do Rio de Janeiro desde 2016, ocupa o cargo de Coordenador-Técnico da Subcontroladoria de corregedoria.

    Graduado em Administração de Empresas e em Ciências Contábeis, pós-graduado em Finanças e Mestre em Finanças e Economia Empresarial pela EPGE, FGV –RJ.

    É professor de pós-graduação (MBA) em Finanças Corporativas da FGV desde 2005, ministrando aulas ininterruptamente há 18 anos.

  • Gustavo de Avellar Bramili, Controladoria Geral do Município do Rio de Janeiro

    Servidor de carreira, Gustavo de Avellar Bramili iniciou a sua trajetória na vida pública em 1992, ao ingressar na Prefeitura do Rio de Janeiro através de concurso público. Ao longo desses 30 anos de carreira, Bramili transitou por todos os níveis hierárquicos da Auditoria Geral da Controladoria Geral do Município do Rio, ocupando por 26 anos cargos de chefia.

    Ainda foi Coordenador Geral da Central 1746, Transparência Rio e Sistema Municipal de Ouvidoria, entre outras atividades desenvolvidas como gestor. Desde janeiro de 2021, ocupa o cargo de Controlador Geral da CGM-Rio.

    Graduado em Ciências Contábeis e pós-graduado em Auditoria e Controladoria, Bramili ainda é especializado em Auditoria de Programas, Processos e Projetos, já tendo exercido o cargo de professor universitário em cursos de Graduação e Pós-Graduação.

References

Turing, Alan (1950). Computing machinery and intelligence, Mind no49, pp 433-460

United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. UNESCO (2022) Recommendations on The Ethics of Artificial Intelligence. Paris, recuperado de https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137

West, Darrel (2021, 10 de setembro). Using AI to Reduce Government Fraud. Recuperado de https://www.brookings.edu/research/using-ai-and-machine-learning-to-reduce-government-fraud/

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Published

2023-07-07

Issue

Vol. 15 No. 27 (2023): Revista da CGU, 27,jan-jun/2023

Section

Ciência de Dados na Administração Pública: Desafios e Oportunidades (compl.)

License

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How to Cite

Combating Fraud and Corruption with Artificial Intelligence : Rio de Janeiro Municipality Controller’s Office experience. Revista da CGU, [S. l.], v. 15, n. 27, 2023. DOI: 10.36428/revistadacgu.v15i27.531. Disponível em: https://revista.cgu.gov.br/Revista_da_CGU/article/view/531.. Acesso em: 17 may. 2024.

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