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Buena práctica Importada

El Tesoro Nacional de Brasil Reduce la Clasificación del Gasto de 1000 a 8 Horas con un Modelo de Aprendizaje Automático

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El Tesoro Nacional de Brasil sustituyó un proceso manual de 1000 horas por un clasificador de texto de aprendizaje automático que codifica el gasto de los gobiernos subnacionales según la norma COFOG de la ONU en 8 horas, con más del 97 % de precisión, y alimenta el informe anual de gasto por función del gobierno.

~1,000 hours
Tiempo de clasificación de datos subnacionales, antes del modelo (before 2021)
~8 hours
Tiempo de clasificación de datos subnacionales, con el modelo (since 2021)
>97 %
Precisión de la clasificación (since 2021)
~100,000 records/year
Registros presupuestarios procesados al año (since 2021)
5,500+ municipalities
Municipios cubiertos (since 2021)

Detalles

Madurez
Consolidada
Promotor
Secretaria do Tesouro Nacional (STN), Brazilian Ministry of Finance
Período
2021-2024
Palabras clave
public financial management, fiscal transparency, machine learning, text classification

Contexto

La Secretaría del Tesoro Nacional de Brasil (STN) es responsable de publicar 'Despesa por Função do Governo Geral', el informe oficial brasileño que clasifica el gasto público de todos los niveles de gobierno según el COFOG, el estándar internacional de la ONU para estadísticas fiscales comparables.

Objetivos

Clasificar las partidas de gasto de los gobiernos subnacionales en categorías COFOG era históricamente una tarea lenta, manual y propensa a errores; el modelo busca automatizar esta clasificación sin perder precisión.

Actividades

Desde 2021, la STN utiliza un modelo probabilístico de clasificación de texto, construido con redes neuronales convolucionales y recurrentes, para asignar automáticamente categorías funcionales COFOG a los registros de gasto reportados por los estados brasileños y más de 5.500 municipios, procesando alrededor de 100.000 registros presupuestarios al año.

Resultados

El modelo redujo el tiempo de clasificación de los datos subnacionales de unas 1.000 horas a unas 8 horas, superando el 97% de precisión, lo que permite a la STN publicar el informe anual de gasto por función más rápido y con mayor consistencia.

Conclusiones

Brasil ha comenzado desde entonces a ampliar el mismo enfoque, con apoyo del Banco Interamericano de Desarrollo, para clasificar el gasto público relacionado con el clima; la cifra de precisión citada no ha sido validada externamente frente a una muestra de referencia clasificada manualmente a gran escala.

Implementación

Coste indicativo
Bajo (< 50 000 €)
Tiempo hasta resultados
Medio (1–3 años) — In production since 2021 and now being extended with IDB support to classify climate-related public expenditure.
Personal y competencias
Secretaria do Tesouro Nacional (STN) data and analytics team, Inter-American Development Bank support for the climate-expenditure extension

Condiciones para el éxito

  • A defined, internationally recognised target taxonomy (the UN's COFOG standard) to classify against
  • Sustained institutional ownership within STN's recurring annual reporting cycle

Modos de fallo comunes

  • The accuracy figure has not been externally validated against a manually classified gold-standard sample at scale.

Dónde encaja

Tipo de gobernanza
national treasury / ministry of finance
Escala
national (states and 5,500+ municipalities)
Nivel de ingresos
upper-middle-income

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

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Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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