Prevenção perdas com inadimplência: uma proposta prática para o uso de inteligência artificial na otimização de recursos públicos

Hector Honorio Santos Tomelin; Chritiano Piccinin; Alexandre Leopoldo Gonçalves; Ricardo Alexandre de Mello Oliveira; Sidney Marques de Oliveira Jr

Tema: Desenvolvimento tecnológico e inovação Edição: 2024 Código: 35ETC-06560

Prevenção perdas com inadimplência: uma proposta prática para o uso de inteligência artificial na otimização de recursos públicos

Hector Honorio Santos Tomelin – SAMAE JARAGUÁ DO SUL

Chritiano Piccinin, Alexandre Leopoldo Gonçalves, Ricardo Alexandre de Mello Oliveira, Sidney Marques de Oliveira Jr

Resumo

O saneamento é fundamental para a vida humana. No Brasil os serviços de saneamento são tarifados, sendo as empresas envolvidas impactados quando algum usuário não efetua o pagamento da tarifa. A capacidade de prever quem se tornará inadimplente, abre a possibilidade de agir preventivamente para a redução das consequências nefastas desta situação. Para desenvolver um modelo de predição, usou-se os dados de uma cidade bem próxima da universalização dos serviços, Jaraguá do Sul , SC. A análise foi realizada com base na evolução dos prazos de pagamento ao longo de 25 meses, com ferramentas de AutoML. O algoritmo com melhor desempenho foi o LGBM (Light Gradient Boosting Machine) com uma assertividade de 97,09%.

Palavras-chave

Inadimplência Aprendizado de máquina automatizada Custos sistêmicos

Como citar

TOMELIN, Hector Honorio Santos; PICCININ, Chritiano; GONÇALVES, Alexandre Leopoldo; OLIVEIRA, Ricardo Alexandre de Mello; OLIVEIRA JR, Sidney Marques de. Prevenção perdas com inadimplência: uma proposta prática para o uso de inteligência artificial na otimização de recursos públicos. In: ENCONTRO TÉCNICO AESABESP, 2024, [S. l.]. Anais [...]. [S. l.]: AESabesp, 2024. Disponível em: https://anais-novo.sigotech.online/encontrotecnico/prevencao-perdas-com-inadimplencia-uma-proposta-pratica-para-o-uso-de-inteligencia-artificial-na-otimizacao-de-recursos-publicos. Acesso em: 11 nov. 2026.

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