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O IRS utiliza o Alteryx para melhorar a responsabilidade e a transparência de dados em procurement do governo

 

Principais estatísticas do IRS

Setor: administração pública

Departamento: business intelligence

Região: América do Norte

Processo de linguagem

natural desenvolvido para reduzir milhares de horas de trabalho dedicadas a localizar e corrigir erros nas descrições de contratos

Aumento

da transparência na descrição e acurácia dos contratos públicos

Prova de conceito

funcional em dias

Melhorar a transparência nos dados do governo por meio da Lei DATA

O governo federal dos EUA gasta mais de 3,5 trilhões de dólares e emite mais de 5,7 milhões de contratos públicos todos os anos. Para aumentar a transparência sobre onde e como o dinheiro dos contribuintes está sendo gasto, a Lei de Responsabilidade e Transparência Digital (Lei DATA) de 2014 exige que o governo federal dos EUA transforme suas informações de gastos em dados abertos. A Lei DATA incumbe o Escritório de Gestão e Orçamento (OMB) e o Departamento do Tesouro dos EUA de estabelecer padrões de dados para todo o governo, especificamente o Esquema de Modelo de Informação da Lei DATA (DAIMS). Isso deve incluir padrões de dados comuns para relatórios e informações de pagamento.

Permitir operações de dados mais eficientes para o IRS por meio da inovação

O Internal Revenue Service (IRS) é uma subagência do Departamento do Tesouro, cujas funções principais são a arrecadação de impostos e a administração do código tributário. Para apoiar essa missão, o IRS contrata o setor privado para adquirir serviços e produtos. Em 2019, o IRS lançou um programa para identificar abordagens inovadoras para cumprir a Lei DATA. O programa, conhecido como "Pilot IRS: DATA Act Enhancements", tem os seguintes objetivos:

  1. Melhorar os dados federais de procurement residentes no Sistema Federal de Dados de Procurement: Próxima Geração (FPDS-NG)
  2. Limitar a quantidade de trabalho manual exigido pelo pessoal do governo
  3. Apresentar uma melhoria gradual nos dados do IRS no curto prazo

O IRS (a Receita Federal dos Estados Unidos) enfrenta uma pressão crescente para obter mais com menos. Nos últimos cinco anos, o governo dos EUA registou uma taxa composta de crescimento anual de 23% no volume de contratos. À medida que a carga de trabalho aumenta, o IRS também sofre uma diminuição de 40% no quadro de funcionários. Além de manter sua carga de trabalho atual, o órgão tem a tarefa de corrigir erros nos contratos para garantir a conformidade com a Lei DATA e outras políticas. Finalmente, muitos desses processos de procurement são feitos manualmente por meio de vários sistemas. Embora essa história se concentre no órgão, o governo federal dos EUA enfrenta desafios semelhantes nas suas mais de 400 agências.

Como a maior parte das grandes empresas que enfrentam desafios de sistemas e processos herdados, o IRS desejava explorar métodos inovadores e modernos para aprimorar seus dados e operações. A partir de um extenso trabalho em organizações públicas e privadas que lidam com questões semelhantes de conformidade de procurement, sabemos que uma organização média perde aproximadamente sete horas por trabalhador de dados em produtividade devido a processos manuais de dados legados.

 

Como a maior parte das grandes empresas que enfrentam desafios de sistemas e processos herdados, o IRS desejava explorar métodos inovadores e modernos para aprimorar seus dados e operações.

IRS

Um processo assustador para analistas federais

Os analistas federais de procurement têm a tarefa de redigir contratos, o que pode ser cansativo. Eles devem coletar informações de vários sistemas e partes interessadas, ao mesmo tempo que mantêm a conformidade com diversas regulamentações federais de aquisição. À medida que vasculham e-mails e pastas em busca de informações para preencher páginas e centenas de campos de dados, muitas vezes tentam interpretar dados vagos, incorretos e incompletos. Isso pode incluir verificar se um endereço está atualizado, se a descrição da concessão faz sentido ou se as datas do contrato estão corretas.

Em alguns casos, os analistas podem realizar verificações de referências em sites de terceiros, enquanto em outros casos enviam e-mails, fazem ligações e agendam reuniões para confirmar os dados de que necessitam. Em todas as situações, tentam tomar a melhor decisão possível com as informações limitadas de que dispõem.

À medida que os analistas validam as novas informações que coletaram, só podem esperar que todas as informações que receberam de processos anteriores tenham sido devidamente validadas. Ao final do longo dia, eles percebem a grande quantidade de novos contratos que acabam de chegar na fila, prontos para o dia seguinte. Podem pensar em várias maneiras de melhorar esse processo, mas acreditam que serão necessários recursos de desenvolvimento de software e engenharia de dados. Parece que será muito complicado e demorará muito até que possam ver qualquer melhoria significativa.

Uma solução abrangente para realizar múltiplas tarefas

A ResonantLogic, parceira da Alteryx, desenvolveu uma prova de conceito (POC) para resolver esse problema no programa piloto do IRS. A ResonantLogic usou o Alteryx Designer e o Alteryx Server para desenvolver uma prova de conceito funcional para o IRS em menos de 20 dias. A solução usou os métodos abaixo para fazer o seguinte:

Connect

  • O Alteryx Designer foi usado em processos de ETL de dados federais de procurement, e o Alteryx Server foi usado para agendar essa atividade, garantindo que os usuários sempre tivessem acesso às informações mais atualizadas.

Verificar e validar

  • O sistema traduz regras de validação em um fluxo de trabalho fácil de usar. Isso permite que os usuários criem e testem algoritmos sem a necessidade de códigos complexos. E, como o Alteryx facilita o gerenciamento de fluxos de trabalho de dados, os usuários podem atualizá-los facilmente à medida que as condições e as regras de validação mudam.
  • O sistema também usa processamento de linguagem natural para interpretar a relevância das descrições das concessões geradas pelos usuários.

Corrigir

  • O sistema identifica erros e exceções e sugere dados corrigidos de forma inteligente.
  • O sistema realiza automaticamente verificações de referência e fornece valores corrigidos com fontes de terceiros, como Dun & Bradstreet e U.S. Serviços postais.
  • O sistema usa um modelo de machine learning que pode ser treinado pelos usuários para determinar se uma descrição de concessão gerada pelo usuário é significativa. O sistema permite aos usuários atualizar uma biblioteca de treinamento e visualizar os resultados das descrições de concessões analisadas.

Notificar

  • O sistema cria um relatório que lista concessões de contratos, campos de dados com valores incorretos e valores recomendados.
  • O sistema pode fornecer relatórios personalizados para identificar tendências de defeitos que podem ser usados para apoiar o treinamento de usuários e outras atividades de melhoria contínua.
 

O IRS escolheu o Alteryx por 3 motivos:

01

Automação de tarefas e processos rotineiros

02

Capacidade de integração e conexão com outros sistemas

03

Melhor qualidade dos dados e maior transparência

 

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