Melhoria da Análise de Propostas Legislativas numa Instituição Pública

Uma instituição pública recebia anualmente milhares de propostas de alteração legislativa ao orçamento nacional. A análise manual destas propostas revelava-se extremamente demorada e consumidora de recursos. A equipa enfrentava vários desafios críticos:

• Volume Excessivo: Mais de 2.000 propostas anuais, tornando inviável uma avaliação completa e atempada de cada uma.
• Deteção de Duplicados: Dificuldade em identificar propostas semelhantes ou repetidas ao longo dos anos, conduzindo a trabalhos redundantes.
• Classificação Manual: Processo sujeito a erro na organização das propostas por categorias temáticas relevantes.‍
• Restrições de Pessoal: Recursos humanos limitados impossibilitavam o foco nas propostas verdadeiramente impactantes.

O cliente precisava de uma solução eficiente para automatizar o processo de análise, reduzir a redundância e focar em propostas de alta prioridade.

Foi desenvolvido um sistema automatizado baseado em Processamento de Linguagem Natural (NLP) e machine learning, com os seguintes componentes:

1. Pré-processamento de Dados:
   • Recolha e normalização de propostas em PDF dos últimos três anos
   • Módulo de parsing avançado para extração e limpeza de texto
2. Análise de Conteúdo:
   • Sumarização automática utilizando modelos GPT
   • Extração precisa das alterações legislativas propostas
3. Organização Inteligente:
   • Categorização automática por áreas temáticas (Educação, Saúde, etc.)
   • Sistema de classificação com validação humana
4. Análise Comparativa:
   • Geração de embeddings vetoriais para representação semântica
   • Cálculo de similaridade entre propostas
   • Estabelecimento de limiares de relevância
5. Sistema de Recomendação:
   • Comparação automática com base de dados histórica
   • Sugestões de aceitação/rejeição com base em similaridade
6. Infraestrutura:
   • Processamento em batch de grandes volumes
   • Mecanismos robustos de gestão de erros

A solução implementada consistiu num sistema integrado que automatizou a análise de propostas de alteração legislativa, incluindo:

• Processamento Automático: Extraiu texto de PDFs e geriu exceções de forma inteligente.
• ‍Sumarização com IA: Gerou resumos claros e concisos para uma rápida compreensão.
• ‍Categorização Eficiente: Atribuiu propostas a categorias pré-definidas, facilitando revisões organizadas.
• ‍Correspondência de Similaridades: Identificou as melhores correspondências entre propostas anteriores para reduzir redundâncias.
• ‍Resultados Intuitivos: Produziu relatórios com hiperligações para acesso fácil aos detalhes das propostas.
• ‍Arquitetura Escalável: Concebida para processar volumes crescentes de dados sem comprometer o desempenho.

A implementação do sistema de análise automatizada resultou em melhorias significativas:

• Poupança de Tempo: Redução em mais de 70% do tempo de revisão manual, permitindo que a equipa se concentre em propostas de alto impacto ou totalmente novas.‍
• Consistência Reforçada: Fornecimento de resumos e categorizações padronizados, melhorando a uniformidade na tomada de decisões.‍
• Redução de Redundâncias: Identificação e eliminação de propostas duplicadas, agilizando o processo legislativo.‍
• Otimização de Recursos: Alocação mais eficiente dos recursos humanos através da sinalização de propostas prioritárias.‍
• Análise de Dados: Possibilidade de análise de tendências nas propostas ao longo dos anos, apoiando futuras decisões políticas.