http://repositorio.unb.br/handle/10482/52671| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| FranciscoGoncalvesDeAraujoFilho_DISSERT.pdf | 4,07 MB | Adobe PDF | View/Open |
| Title: | Automatização da investigação patrimonial para recuperação de ativos : identificação de grupos econômicos |
| Authors: | Araújo Filho, Francisco Gonçalves de |
| Orientador(es):: | Ishikawa, Edison |
| Assunto:: | Mineração de dados Processamento de linguagem natural (Computação) Grafos Apache Spark Grupos econômicos Recuperação de ativos Processamento paralelo (Computação) |
| Issue Date: | 13-Oct-2025 |
| Data de defesa:: | 27-Aug-2025 |
| Citation: | ARAÚJO FILHO, Francisco Gonçalves de. Automatização da Investigação Patrimonial para Recuperação de Ativos: Identificação de Grupos Econômicos. 2025. 79 f., il. Dissertação (Mestrado profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. |
| Abstract: | De acordo com o Relatório Justiça em Números 2024, o maior gargalo do Judiciário Brasileiro é a Fase de Execução dos Processos Judiciais. O Conselho Nacional de Justiça (CNJ) disponibilizou o Sistema Nacional de Investigação Patrimonial e Recuperação de Ativos (SNIPER) para acelerar a pesquisa patrimonial por meio de consultas ao Cadastro Nacional de Pessoas Jurídicas (CNPJ), auxiliando peritos na localização de Grupos Econômicos. Com o SNIPER, a identificação de grupos econômicos de direito é imediata, mas a detecção de empresas que possivelmente compõem grupos econômicos de fato ainda demanda esforço por parte do usuário, pois essas conexões não estão formalmente documentadas. O objetivo deste trabalho é automatizar a localização de grupos econômicos de fato, reduzindo o tempo e o trabalho exigidos dos especialistas, além de ampliar a precisão e a abrangência das investigações patrimoniais. Para isso, empregaram-se técnicas de processamento paralelo com Apache Spark, GraphX, GraphFrames e modelos baseados em Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) para Similaridade de Sentenças, a fim de identificar características comuns entre Entidades Jurídicas que possam indicar a formação de um grupo econômico, tornando o processo de identificação mais rápido e efetivo. Os resultados obtidos mostraram que a solução proposta foi capaz de revelar conexões não mapeadas previamente no SNIPER, ampliando o conjunto de empresas relacionadas e evidenciando vínculos relevantes para a investigação patrimonial. A avaliação qualitativa realizada por dois especialistas em recuperação de ativos indicou ganhos em agilidade e efetividade, reforçando o potencial da ferramenta para apoiar a tomada de decisão e favorecer a aplicação de medidas jurídicas voltadas à responsabilização solidária e à desconsideração da personalidade jurídica. |
| Abstract: | According to the Justice in Numbers 2024 report, the main bottleneck in the Brazilian Judiciary lies in the Enforcement Phase of judicial proceedings. The Conselho Nacional de Justiça (CNJ) has made available the Sistema Nacional de Investigação Patrimonial e Recuperação de Ativos (SNIPER) system to expedite asset tracing through Cadastro Nacional de Pessoas Jurídicas (CNPJ) queries, assisting experts in identifying corporate groups. While the SNIPER enables the immediate identification of de jure corporate groups, detecting companies that may constitute de facto corporate groups still requires substantial user effort, as these connections are not formally documented. This work aims to automate the identification of de facto corporate groups, reducing the time and work required from specialists, while also enhancing the accuracy and coverage of asset recovery investigations. To achieve this, parallel processing techniques were employed using Apache Spark, GraphX, GraphFrames, and models based on Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) for sentence similarity, in order to identify common characteristics among legal entities that may indicate the formation of a corporate group, making the identification process faster and more effective. The results showed that the proposed solution was able to uncover connections not previously mapped in the SNIPER, expanding the set of related companies and highlighting relevant links for asset tracing. A qualitative assessment carried out by two asset recovery specialists indicated gains in both speed and effectiveness, reinforcing the tool’s potential to support decision-making and to facilitate the application of legal measures related to joint liability and the disregard of legal personality. |
| metadata.dc.description.unidade: | Instituto de Ciências Exatas (IE) Departamento de Ciência da Computação (IE CIC) |
| Description: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, 2025. |
| metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Mestrado Profissional |
| Licença:: | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. |
| Agência financiadora: | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). |
| Appears in Collections: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.