Matemática Aplicada ao Direito: Um estudo de caso. Prevenção, Tratamento e Redução de Litígios de Consumo no Setor Elétrico

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1 Matemática Aplicada ao Direito: Um estudo de caso Prevenção, Tratamento e Redução de Litígios de Consumo no Setor Elétrico

2 AS DEMANDAS JUDICIAIS ILUSTRATIVO Custo anual: 90 milhões Estoque: 35 mil ações Fluxo: 2,9 mil novas ações/mês Valor médio/escritórios: JEC R$ 350,00/processo VC R$ 2.000,00/processo Perícia e Assistência técnica: 7 milhões/ano Condenação/Acordo: R$ 1.200,00 JEC R$ 3.000,00 - VC 2

3 Custos de Imagem JUDICIÁRIO Volume excessivo de processos Provoca: desgaste da imagem Suposição de transferência do atendimento da empresa para o Estado 3

4 ONDE ESTÁ O CONFLITO? 4

5 A GEOGRAFIA DO CONFLITO Análise do banco de registros de ações da LIGHT GERPRO tratamento e Filtragem, análise dos dados dos Georeferenciamento domicílios 5

6 SETORES CENSITÁRIOS TORNARAM-SE DENSIDADE DOMICILIAR APÓS TRANSFORMAÇÃO POR MULTIVARIATE KERNEL DENSITY ESTIMATION ILUSTRATIVO Setores censitários (IBGE) Densidade domiciliar MKDE* Número constante de domicílios em cada setor, cujas áreas são variadas Número variável de domicílios em cada setor retangular, cuja área é constante Vantagem: graticulado facilita o uso de múltiplas camadas de dados e permite melhor granularidade de visualização * Para a estimação de Multivariate Kernel Density Estimation (MKDE) a equipe desenvolveu um plugin para o software Quantum GIS, cujo código agora encontra-se disponível em 6

7 OS MAPAS DE GEORREFERENCIAMENTO FAZEM USO DE ISOLINHAS PARA REPRESENTAR QUANTIDADES DE PROCESSOS CONCEITUAL Uma isolinha (também linha de contorno ou curva de nível) de uma função de duas variáveis é uma curva sobre a qual os pontos da função assumem valores constantes. Assim como linhas isotérmicas representam temperaturas e linhas isobáricas representam pressão, os mapas que se seguem representam número de processos (litígios), e portanto utilizamse de linhas isagógicas (do grego: αγωγή = processo judicial). Uso de cores entre as linhas evidencia o aumento ou redução dos valores; nos mapas, usamos: vermelho para indicar que há um maior número de processos no entorno daquela região; e amarelo para indicar que há um menor número de processos no entorno daquela região Os pontos azuis representarão um ou mais processos. 7

8 A INTERPRETAÇÃO DOS MAPAS DE GEORREFERENCIAMENTO DEVE CONSIDERAR A EXISTÊNCIA DE ALGUMAS DISTORÇÕES PELOS ENDEREÇOS DE NÍVEL GENÉRICO (ENG) Endereços com muita informação faltando, mas tendo campo cidade, foram georreferenciados pelo API da Google na forma <Cidade>, RJ, Brasil, para o qual a API usa um par específico de coordenadas; isso gerou pontos que acumulam processos de outras partes da cidade, e cuja localização exata não é possível extrair. No nível intramunicipal, houve também ENGs na forma <Bairro>, <Cidade>, RJ, Brasil. Japeri, RJ, Brasil Queimados, RJ, Brasil Belford Roxo, RJ, Brasil Nova Iguaçu, RJ, Brasil Mesquita, RJ, Brasil Nilópolis, RJ, Brasil Campo Grande, Rio de Janeiro, Brasil Realengo, Rio de Janeiro, Brasil Duque de Caxias, RJ, Brasil S.J. Meriti, RJ, Brasil Rio de Janeiro, Brasil 8

9 OS 92 MUNICÍPIOS DO ESTADO DO RJ SÃO ATUALMENTE ATENDIDOS POR TRÊS CONCESSIONÁRIAS DE ENERGIA ELÉTRICA Barra do Piraí Barra Mansa Belford Roxo Cdor Levy Gasparian Eng Paulo de Frontin Itaguaí Japeri Mendes Mesquita Miguel Pereira Nilópolis Nova Iguaçu Paracambi Paty do Alferes Pinheiral Piraí Quatis Queimados Rio Claro Rio das Flores Rio de Janeiro São João de Meriti Sapucaia Seropédica Valença Vassouras Volta Redonda Carmo Duque de Caxias Paraíba do Sul Três Rios Angra dos Reis Aperibé Araruama Areal Armação dos Búzios Arraial do Cabo Bom Jardim Bom Jesus do Itabapoana Cabo Frio Cachoeiras de Macacu Cambuci Campos dos Goytacazes Cantagalo Carapebus Cardoso Moreira Casimiro de Abreu Conceição de Macabu Cordeiro Duas Barras Guapimirim Iguaba Grande Itaboraí Italva Itaocara Itaperuna Itatiaia Laje do Muriaé Macaé Macuco Magé Mangaratiba Maricá Miracema Natividade Niterói Paraty Petrópolis Porciúncula Porto Real Quissamã Resende Rio Bonito Rio das Ostras Santa Maria Madalena Santo Antônio de Pádua São Fidélis São Francisco de Itabapoana São Gonçalo São João da Barra São José de Ubá São José do Vale do Rio Preto São Pedro da Aldeia São Sebastião do Alto Saquarema Silva Jardim Sumidouro Tanguá Teresópolis Trajano de Moraes Varre-Sai Nova Friburgo 9

10 A LIGHT COBRE 34% DOS 92 MUNICÍPIOS DO RIO DE JANEIRO, O QUE CORRESPONDE A 60% DAS INSTALAÇÕES Municípios Instalações (milhões) 3,6 =34% =60% 2,3 Total 92 0,1 Área de cobertura da * * * * * * Municípios atendidos também pela Ampla Fonte: ANEEL (fev.2011), website da Energisa 10

11 EM POUCO MAIS DE 9 ANOS, RIO CONTRIBUIU COM 54% DOS PROCESSOS DA ÁREA DA LIGHT; 8 MUNICÍPIOS, QUE DENOMINAMOS CLUSTER BAIXADA, CONTRIBUÍRAM COM MAIS 39% 2003 mar.2012 Processos contra a Light* Rio de Janeiro Cobertura da (em verde) Nova Iguaçu São João de Meriti Duque de Caxias Cluster Baixada Rio de Janeiro Belford Roxo Nilópolis Cluster Baixada Mesquita Queimados Japeri Volta Redonda Barra Mansa Itaguaí Três Rios Outros (18) TOTAL* * Total de processos crawled jan.2003 a mar.2012, segundo Gerpro % 39% 93%

12 OBSERVANDO-SE APENAS 2010 A 2011, O MESMO GRUPO DE MUNICÍPIOS SE DESTACA, CONTRIBUINDO COM 95%DOS PROCESSOS Rio de Janeiro Nova Iguaçu São João de Meriti Belford Roxo Duque de Caxias = Processos contra a Light* Queimados Cluster Baixada Nilópolis Mesquita Japeri Barra Mansa Volta Redonda Itaguaí Três Rios Outros (18) TOTAL* * Gerpro crawled revisto 2010 e % 37% 95%

13 AS VARIÁVEIS TAXA DE LITIGÂNCIA (TxLit) E DENSIDADE DOMICILIAR DE LITIGÂNCIA (DDLit) PERMITEM COMPARAR O NÚMERO DE LITÍGIOS ENTRE REGIÕES DE DENSIDADE POPULACIONAL DIFERENTES Definições: TxLit = P / (F * t) DDLit = P / (DRED * t) Classificação IBGE Variáveis utilizadas: TxLit = Taxa de Litigância DDLit = Densidade Domiciliar de Litigância P = Número de processos judiciais F = Número de faturas (em milhares) t = Tempo sob consideração (em anos) DRED = Número de domicílios com rede CONCEITUAL elétrica da distribuidora (em milhares) Domicílios particulares permanentes... Seleção da com energia elétrica equipe FGV com energia elétrica de companhia distribuidora com energia elétrica de companhia distribuidora e com medidor de uso exclusivo Os números de domicílios sem energia elétrica usados neste documento, com energia elétrica de companhia distribuidora e com tanto por município quanto por região censitária, são os medidor comum a mais de um domicílio fornecidos pelo com energia elétrica de companhia distribuidora e sem medidor Censo 2010 do IBGE com energia elétrica de outras fontes 13

14 O RANKING DE LITIGÂNCIA EM 2010 E 2011 EVIDENCIA A CRITICIDADE DA REGIÃO DO CLUSTER BAIXADA + RIO DDLit mar.2012 Queimados Nova Iguaçu Nilópolis Duque de Caxias São João de Meriti Belford Roxo Mesquita Japeri Rio de Janeiro Barra Mansa Paracambi Itaguaí Miguel Pereira Três Rios Valença Pinheiral Paraíba do Sul Cdor Levy Gasparian Volta Redonda Mendes Sapucaia Barra do Piraí Piraí Rio Claro Eng Paulo de Frontin Carmo Paty do Alferes Seropédica Rio das Flores Quatis Vassouras ,0 10,1 6,4 7,6 6,2 9,2 4,4 4,7 3,0 3,7 4,9 5,2 6,2 vs. 2,9 7,8 4,5 3,0 2,4 4,0 1,2 2,1 6,2 1,3 1,6 1,5 3,2 3,0 1,5 0,9 2,4 Área Light: 5,44 13,2 5, ,9 13,9 11,4 9,9 9,1 10,6 7,6 6,5 3,1 5,3 5,1 4,9 3,4 2,4 3,1 3,2 2,4 1,6 1,9 3,9 2,0 1,8 1,6 5,0 3,5 1,6 0,5 1,7 8,0 8,1 7,18 vs. 8,1 7,4 7,1 7,0 6,2 5,7 5,2 4,7 4,7 4,2 4,2 3,4 3,0 2,7 2,4 2,3 2,3 1,8 1,8 1,7 1,7 1,6 1,6 1,5 1,3 1,2 1,0 1,0 6,23 12,9 10,7 10,6 14

15 DENSIDADE DE LITIGÂNCIA CRESCE PRINCIPALMENTE NA AP 5 (RAs DE BANGU, CAMPO GRANDE, SANTA CRUZ, REALENGO E GUARATIBA) DDLit* Cidade do Rio ø = nº de processos AP AP5 AP5 AP1 AP3 AP3 AP4 AP5 AP3 AP4 AP3 AP4 AP4 AP2 AP1 AP2 AP1 AP1 AP2 AP2 Anos Fonte: Gerpro georreferenciado, IBGE Nota: AP1 corrigida (subtraídos Av. Mal. Floriano 168 e os ENGs Rio de Janeiro, Brasil ) * Processos no ano dividos pelo nº de milhares de domicílios com rede elétrica da distribuidora em 2010 (IBGE) 15

16 INDICAMOS A REGIÕES DE ELEVADO NÚMERO DE PROCESSOS EM TORNO DAS RAs DE SANTA CRUZ E CAMPO GRANDE Curvas isagógicas total de processos* * 2010 Representam total de processos segundo Gerpro georreferenciado, 2010, na proximidade de cada ponto 16

17 INDICAMOS A REGIÃO DE ELEVADO NÚMERO DE PROCESSOS EM TORNO DE SEPETIBA 2010 Total de processos* Graça Santos Outros advogados * Pontos representam os processos segundo Gerpro georreferenciado (2010) cujo campo advogado da parte autora estava disponível e preenchido 17

18 PODEMOS TAMBÉM OBSERVAR ESTA REGIÃO MAIS DE PERTO, NO NÍVEL DE RUAS 2010 Total de processos* Graça Santos Outros advogados * Pontos representam os processos segundo Gerpro georreferenciado (2010) cujo campo advogado da parte autora estava disponível e preenchido 18

19 DE ONDE VEM O CONFLITO? 19

20 20

21 PARA ESTUDAR A GENEALOGIA DO CONFLITO NO SETOR ELÉTRICO, USAMOS COMO BASE O BANCO DE DADOS SAP DA LIGHT Estrutura simplificada do banco de dados recebido O banco de dados foi submetido a tratamento e limpeza Os valores extraídos, principalmente relacionados a notas de interações passadas com clientes, serviram de entrada para as análises que se seguem Para fins de estatísticas de notas de processo (ausentes do banco SAP), utilizaram-se valores do Gerpro 21

22 RECUPERAÇÃO E NEGATIVAÇÃO DEMORAM MAIS PARA LEVAR A LITÍGIO, QUANDO LEVAM, E METADE DOS PROCESSOS VINDOS DE NEGATIVAÇÃO LEVARAM MAIS DE UM ANO DESDE ÚLTIMA NOTA Tempo, em dias, entre última nota e processo ano Fonte: SAP Light 22

23 JAPERI, QUEIMADOS, NILÓPOLIS E NOVA IGUAÇU APRESENTARAM MAIS NOTAS DE PROCESSOS POR CONTRATO Notas de PROCESSO por mil contratos no município em análise Japeri Queimados Nilópolis Nova Iguaçu São João de Meriti Duque de Caxias Mesquita Paracambi Belford Roxo Barra Mansa Rio de Janeiro Itaguaí Sapucaia Seropédica Miguel Pereira Mendes Pinheiral Três Rios Piraí Valença Paty do Alferes Paraiba do Sul Rio das Flores Rio Claro Carmo Eng. Paulo de Frontin Volta Redonda Cdor. Levy Gasparian Quatis Barra do Piraí Vassouras Fonte: 1 Gerpro 2 3 SAP0 Light,

24 AS PROPORÇÕES ENTRE AS QUATRO PRINCIPAIS NOTAS VARIA ENTRE OS MUNICÍPIOS Notas por mil contratos no município em análise Negativações Cortes Reclamações TOIs Processos Japeri 14,5 Queimados 14,5 Nilópolis 13,6 Nova Iguaçu 13,3 São João de Meriti 9,9 Duque de Caxias 9,8 Mesquita 9,7 Paracambi 9,3 Belford Roxo 8,8 Barra Mansa 7,2 Rio de Janeiro 5,1 Itaguaí 5,0 Sapucaia 3,8 Seropédica 3,7 Miguel Pereira 3,6 Mendes 3,3 Pinheiral 3,2 Três Rios 3,2 Piraí 3,0 Valença 2,8 Paty do Alferes 2,8 Paraiba do Sul 2,7 Rio das Flores 2,5 Rio Claro 2,5 Carmo 2,3 Eng. Paulo de Frontin 2,1 Volta Redonda 2,1 Cdor. Levy Gasparian 2,0 Quatis 1,8 Barra do Piraí 1,7 Vassouras 1, Milhares de contratos ativos

25 A FRAÇÃO QUE EFETIVAMENTE PROCURA O JUDICIÁRIO É MÍNIMA EM TODOS OS PRINCIPAIS MUNICÍPIOS Teve problema Foi ao judiciário 89 Volta Redonda 89 Japeri 1 89 Rio de Janeiro 1 95 Nova Iguaçu 2 96 São João de Meriti 2 95 Duque de Caxias 2 95 Belford Roxo Nilópolis 3 Mesquita Queimados 1 Total 1 100% Fonte: Survey Light, amostra domicílios. Base: entrevistas 25

26 A FRAÇÃO QUE EFETIVAMENTE PROCURA O JUDICIÁRIO É MÍNIMA INDEPENDENTE DO PROBLEMA Foi ao judiciário Teve problema Interrupção energia elétrica sem ser corte 0.1 Variação tensão energia 0.1 Vistoria no seu medidor de energia 16 Cobrança excessiva 11 Eletrodoméstico danificado (problema energia) 10 Recebeu aviso de débito Recebeu aviso de corte 7 Light cortou energia 1 Cobrança de luz com débito de terceiros 1 1 Dificuldade para abrir um novo contrato de luz 1 1 Light negativou nome do responsável pela conta 1 Dificuldade para encerrar o contrato de luz Teve problema com Light há mais de 12 meses % Fonte: Light) Survey Light, amostra domicílios. Base: entrevistas (tiveram problema de consumo com 26

27 DE FATO, ANÁLISE DE NOTAS MOSTRA QUE APENAS 2% DOS 4M DE CLIENTES PROCESSAM, E DESTES, 88% PROCESSAM UMA ÚNICA VEZ M processo Mais de 1 processo (90%) 1 contrato Não processam (82%) (88%) (10%) + Mais de contrato (18%) Processam (2%) Clientes Light Fonte: SAP Light, Gerpro (82%) (18%) Clientes Light que processam (12%) 27

28 LITIGÂNCIA ESTIMULADA Processos iniciados pelo advogado 2003 mar.2012 #1: Pedro Roberto das Graças Santos #2: Alexandre Henrique dos Reis #3: Jean Dias da Silva Representados apenas os 66 advogados (0,7%) com 50 ou mais processos 9024 advogados (99,3%) têm menos de 50 processos cada um /3 dos processos Autores ,7% + processos advogados ordenados - processos Advogados com menos de 50 processos contra a Light cada um Fonte: Processos Gerpro web revisto % 28

29 OS DADOS HISTÓRICOS FORNECIDOS FORAM SUBMETIDOS A UMA MODELAGEM MATEMÁTICA BASEADA EM ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA Modelo teórico: Análise de Sobrevivência Análise de sobrevivência é um ramo da estatística que lida com o tempo até a ocorrência de um evento. Nosso evento é a data de distribuição do processo, e as datas das notas são as variáveis independentes ou explicativas do modelo. O modelo não se atém à inércia litigatória do sistema (clientes que processam sem ter havido entrada anterior de nota). Selecionamos portanto como notas o TOI, o corte e a negativação (a) por terem volume relevante e (b) por serem variáveis sobre cuja influência está ao alcance da Light. O modelo proposto é estratificado por município, permitindo assim analisar individualmente os riscos de litígio em cada município. Curvas de sobrevivência As curvas de sobrevivência foram parametrizadas por funções de decaimento exponencial para modelagem do tempo entre a última nota e a data de distribuição do processo. O modelo se mostrou apropriado ao passar em testes de fitting sobre os dados históricos, e foi então aprovado para construção de um Simulador. 29

30 COM BASE NOS DADOS HISTÓRICO E NO MODELO MATEMÁTICO, FOI ENTÃO DESENVOLVIDO UM SOFTWARE SIMULADOR PARA PREVISÃO DE VOLUME FUTURO DE PROCESSOS ILUSTRATIVO CONCEITUAL Tabela de entrada Simulador Enquanto houver linha com p>0,05: Script em R* 1 2 Descartar linhas Recalcular tabelas de saída 4 Tabelas de saída Interface em Python* Desvio padrão Alphas (coeficientes) 3 onde: p-valores * Desenvolvimento FGV z-valores 30

31 O SIMULADOR PERMITE, EM FUNÇÃO DO VOLUME DE NOTAS, ESTIMAR O TOTAL DE PROCESSOS ADICIONAIS DEVIDOS A ESTAS NOTAS EM UM PERÍODO ESTIPULADO ILUSTRATIVO Interfaces do Simulador A Mapa completo B Seleção de município Uso do Simulador Ir à página Selecionar: (A) Mapa ou (B) Análise local Inserir horizonte de previsão a considerar Entrar com número de TOIs, Cortes, Negativações Observar resultado: número de processos 31

32 EXISTEM CAMINHOS PARA O DESENVOLVIMENTO FUTURO DE OUTROS INSTRUMENTOS PREDITIVOS COM BASE NOS DADOS DISPONÍVEIS Simuladores FGV: possibilidades futuras NÃO EXAUSTIVO ILUSTRATIVO Melhorias incrementais ao simulador atual Inclusão de novas variáveis Apresentação dos resultados explicitando o total de processos por tipo de nota Apresentação explícita do modelo utilizado em cada município, deixando claro que variáveis foram deixadas de fora por não serem significativas. Projetos maiores Dashboard: Desenvolvimento de uma interface REST conectada aos dados em tempo real do jurídico e do SAP, dispensando inputs humanos, e permitindo com isso a criação de um painel de controle em tempo real. Notificações: Geração de alertas automáticos e early warnings para gestores. Simulador granular: Desenvolvimento de novo simulador no nível do consumidor individual. Poderia com isso modelar não somente a litigiosidade, como também a satisfação de cada um por meio de análise de notas de reclamação individuais. 32

33 REFLEXÕES Projetos desta Natureza, são intensos em recursos humanos. (Dezenas de técnicos altamente capacitados) Prenúncio da Era de Inteligência como serviço. Esta experiência levou a externalidades importantes para a FGV: Consolidação do Nucleo de Análise e Modelagem de Dados Projeto InfoDengue: 500 municípios recebe relatórios de inteligencia semanais Mestrado Profissional em Data Science da EMAP Integração das Graduações da Direito Rio e EMAp

34 MUITO OBRIGADO!