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Título :	Caracterización de proveedores de bienes y servicios para un sistema de compras públicas
Autor :	Cruz Ramírez, Eduardo Segundo, , Director Ramírez Yépez, Natalia Romina Parra Bagua, Emanuel Alejandro
Palabras clave :	SERCOP Inteligencia artificial Detección de anomalías Mdelo de caracterización de proveedores
Fecha de publicación :	2023
Editorial :	ESPOL
Citación :	Ramírez Yépez, N. R. y Parra Bagua, E. A. (2023). Caracterización de proveedores de bienes y servicios para un sistema de compras públicas. [Proyecto integrador]. ESPOL. FIEC .
Descripción :	El sistema de contratación pública en Ecuador, SERCOP, ha enfrentado numerosos desafíos, incluidos la corrupción y la ineficiencia, lo que ha llevado a la pérdida de una cantidad significativa de dinero público. A pesar de los esfuerzos por mejorar la transparencia y la eficiencia, aún existen irregularidades e inconsistencias en los procesos de contratación. Bajo esta premisa se propone desarrollar un modelo de caracterización de proveedores de bienes y servicios del SERCOP utilizando técnicas de inteligencia artificial para la detección de proveedores anómalos en los contratos. Esto se logró obteniendo los datos de contratos de subasta inversa del sector salud realizados en el año 2020 por medio del SERCOP. A partir de su análisis se derivaron métricas de transparencia que reflejen el comportamiento de los proveedores al subastar. Se definió una arquitectura de modelo basado en GAAN. El entrenamiento y validación se hicieron iterativamente resultando en un grafo representativo de los proveedores y sus relaciones entre sí. De 142 proveedores se obtuvieron 13 proveedores anómalos. Al analizar su comportamiento, se concluyó que existe una posibilidad en la cual estos proveedores cumplen un rol de relleno en sus contratos y coluden con otros proveedores para este objetivo.
metadata.dc.description.abstractenglish:	The public procurement system in Ecuador, SERCOP, has encountered numerous challenges, including corruption and inefficiency, resulting in a significant loss of public funds. Despite efforts to enhance transparency and efficiency, irregularities and inconsistencies persist in the procurement processes. Considering these circumstances, a model for characterizing suppliers of goods and services within SERCOP is proposed, utilizing artificial intelligence techniques for detecting anomalous suppliers in contracts. This was achieved by obtaining data from reverse auction contracts in the healthcare sector conducted by SERCOP in 2020. Through analysis, transparency metrics were derived to reflect suppliers' behavior during auctions. An architecture based on the Generative Adversarial Autoencoder Network (GAAN) was defined. Training and validation were carried out iteratively, resulting in a representative graph depicting supplier relationships. Among 142 suppliers, 13 anomalous suppliers were identified. Upon analyzing their behavior, it was concluded that there is a possibility these suppliers serve as fillers in contracts and collude with others to achieve this objective.
URI :	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/58460
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador:	TECH-290
Aparece en las colecciones:	Tesis de Computación

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