Early detection of corruption in public procurement: a pattern analysis in Peru using artificial intelligence
DOI:
https://doi.org/10.53641/8s7wtm63Keywords:
Public procurement, service providers, patterns, corruption, detection, public oversightAbstract
Given the vulnerability of public service procurement processes in the Peruvian State to acts of corruption, it is necessary to evaluate effective early detection mechanisms. The objective of the study was to determine integrated patterns that allow for the early detection of acts of corruption in contracting processes with service providers with the Peruvian State, through an integrative approach and the use of artificial intelligence. The method is descriptive, mixed-approach, non-experimental research, based on the qualitative analysis of contractors' profiles and conditions using ChatGPT and Vosviewer, and with a quantitative evaluation of contractual data and its legal context, where a sample of 37 service orders documented with irregularities in their public procurement process was analyzed, for the periods 2018-2025. The samples taken reveal significant patterns in more than 50% of service orders related to the professional profile, financial and tax situation, credit rating, nature of the contracts, and the socioadministrative status of the service providers. This serves to highlight the types of service providers that do not meet the desired profile or were involved in an irregular process. As a conclusion, the holistic integration of complex public data into patterns developed in a preventive model allows for the strengthening of public oversight mechanisms, providing a viable, applicable, and replicable tool for transparent public management.
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