VELOX: Inteligencia artificial aplicada a las vistas : Una nueva PoC para la gestión interna de la Fiscalía de Estado de PBA

• Autores: Cervellini, Mariano; Carbone, Miguel; Szelagowski, Blas; Gonzalez Oria, Federico
• Año de publicación: 2022
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; Automatización; Machine Learning; Clasificación; Aprendizaje supervisado
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

En el ámbito de la Fiscalía de Estado de la Provincia de Buenos Aires se desarrolló una prueba de concepto (PoC) que asiste a los abogados y abogadas en la confección de la vista fiscal que en sede administrativa emite el Fiscal de Estado, con carácter previo a decidir los expedientes en los que se reclama el pago de intereses por mora en la cancelación de facturas. Se trata de una nueva aplicación de la tecnología desarrollada bajo la denominación VELOX, para pruebas realizadas previamente a fin de explorar técnicas de IA que permitan mejorar el desempeño del Organismo y lograr una eficaz defensa del patrimonio fiscal. En este caso el abogado o abogada sube al sistema el expediente electrónico activando el proceso de búsqueda de datos guiada por la automatización del proceso, mediante la interacción con el usuario a través de la interfaz instrumentada en base a las preguntas y respuestas, con la intervención del usuario en caso de ser necesario. Una vez identificados los datos disponibles en los documentos que integran el expediente, el sistema está en condiciones de incorporarlos a los modelos y/o de calcular mediante operaciones aritméticas nuevos datos necesarios. A partir del cruce de la información recabada se constata si la factura ha sido pagada en término, si el reclamo es extemporáneo o si corresponde el pago de intereses por mora, luego de lo cual se genera la vista automáticamente. No obstante el buen rendimiento de la solución aplicada al caso mediante la aplicación de técnicas de programación tradicionales, frente a variaciones detectadas en la estructura y contenido de los documentos de los que se extraen los datos, se decidió aplicar técnicas de machine learning aplicando aprendizaje supervisado, con resultados altamente promisorios.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa