A deep learning framework for contingent liabilities risk management : predicting Brazilian labor court decisions

Estimar o resultado de um processo em litígio é crucial para muitas organizações. Uma aplicação específica são os "Passivos Contingenciais", que se referem a passivos que podem ou não ocorrer dependendo do resultado de um processo judicial em litígio. A metodologia tradicional para estimar essa probabilidade baseia-se na opinião de um advogado quem determina a possibilidade de um processo judicial ser perdido a partir de uma avaliação quantitativa. Esta tese apresenta a um modelo matemático baseado numa arquitetura de Deep Learning cujo objetivo é estimar a probabilidade de ganho ou perda de um processo de litígio, principalmente para ser utilizada na estimação de Passivos Contingenciais. A arquitetura, diferentemente do método tradicional, oferece um maior grau de confiança ao prever o resultado de um processo legal em termos de probabilidade e com um tempo de processamento de segundos. Além do resultado primário, a arquitetura estima uma amostra dos casos mais semelhantes ao processo estimado, que servem de apoio para a realização de estratégias de litígio. Nossa arquitetura foi testada em duas bases de dados de processos legais: (1) o Tribunal Europeu de Direitos Humanos (ECHR) e (2) o 4º Tribunal Regional do Trabalho brasileiro (4TRT). Ela estimou de acordo com nosso conhecimento, o melhor desempenho já publicado (precisão = 0,906) na base de dados da ECHR, uma coleção amplamente utilizada de processos legais, e é o primeiro trabalho a aplicar essa metodologia em um tribunal de trabalho brasileiro. Os resultados mostram que a arquitetura é uma alternativa adequada a ser utilizada contra o método tradicional de estimação do desfecho de um processo em litígio realizado por advogados. Finalmente, validamos nossos resultados com especialistas que confirmaram as possibilidades promissoras da arquitetura. Assim, nos incentivamos os académicos a continuar desenvolvendo pesquisas sobre modelagem matemática na área jurídica, pois é um tema emergente com um futuro promissor e aos usuários a utilizar ferramentas baseadas como a desenvolvida em nosso trabalho, pois fornecem vantagens substanciais em termos de precisão e velocidade sobre os métodos convencionais.Estimating the likely outcome of a litigation process is crucial for many organizations. A specific application is the “Contingents Liabilities,” which refers to liabilities that may or may not occur depending on the result of a pending litigation process (lawsuit). The traditional methodology for estimating this likelihood is based on the opinion from the lawyer’s experience which is based on a qualitative appreciation. This dissertation presents a mathematical modeling framework based on a Deep Learning architecture that estimates the probability outcome of a litigation process (accepted & not accepted) with a particular use on Contingent Liabilities. The framework offers a degree of confidence by describing how likely an event will occur in terms of probability and provides results in seconds. Besides the primary outcome, it offers a sample of the most similar cases to the estimated lawsuit that serve as support to perform litigation strategies. We tested our framework in two litigation process databases from: (1) the European Court of Human Rights (ECHR) and (2) the Brazilian 4th regional labor court. Our framework achieved to our knowledge the best-published performance (precision = 0.906) on the ECHR database, a widely used collection of litigation processes, and it is the first to be applied in a Brazilian labor court. Results show that the framework is a suitable alternative to be used against the traditional method of estimating the verdict outcome from a pending litigation performed by lawyers. Finally, we validated our results with experts who confirmed the promising possibilities of the framework. We encourage academics to continue developing research on mathematical modeling in the legal area as it is an emerging topic with a promising future and practitioners to use tools based as the proposed, as they provides substantial advantages in terms of accuracy and speed over conventional methods

Quality management in laboratories- Effciency prediction models

In recent years, the choice of quality tools by laboratories has increased significantly. This fact contributed to the growth of competitiveness, requiring a new organizational posture to adapt to the new challenges. In order to obtain competitive advantages in the respective sectors of activity, laboratories have increasingly invested in innovation. In this context, the main objective of this study aims to develop efficiency models for laboratories using tools from the Scientific Area of Artificial Intelligence. Throughout this work, different studies will be presented, carried out in water analysis laboratories, stem cell cryopreservation laboratories and dialysis care clinics, in which innovative solutions and better resource control were sought, without compromising quality and promoting greater sustainability This work can be seen as an investigation opportunity that can be applied not only in laboratories and clinics, but also in organizations from different sectors in order to seek to define prediction models, allowing the anticipation of future scenarios and the evaluation of ways of acting. The results show the feasibility of applying the models and that the normative references applied to laboratories and clinics can be a basis for structuring the systems; Gestão da Qualidade em Laboratórios Modelos de Previsão de Eficiência Resumo: Nos últimos anos, a adoção de ferramentas da qualidade por parte dos laboratórios tem aumentado significativamente. Este facto contribuiu para o crescimento da competitividade, exigindo uma nova postura organizacional de forma a se adaptarem aos novos desafios. Tendo em vista obter vantagens competitivas nos respetivos sectores de atividade, os laboratórios têm, cada vez mais, apostado em inovação. Neste contexto, o principal objetivo deste estudo visa o desenvolvimento de modelos de eficiência para laboratórios através do recurso a ferramentas da Área Científica da Inteligência Artificial. Ao longo deste trabalho irão ser apresentados diferentes estudos, realizados em laboratórios de análises de águas, laboratórios de criopreservação de células estaminais e clínicas de prestação de cuidados de diálise, nos quais se procuraram soluções inovadoras e um melhor controlo de recursos, sem comprometer a qualidade e promovendo uma maior sustentabilidade. Este trabalho pode ser encarado como uma oportunidade de investigação que pode ser aplicado não apenas em laboratórios e clínicas mas, também, em organizações de diversos sectores com o intuito de se procurar definir modelos de previsão, possibilitando a antecipação de cenários futuros e a avaliação de formas de atuação. Os resultados mostram a viabilidade da aplicação dos modelos e que os referenciais normativos aplicados aos laboratórios e às clínicas podem servir como base para estruturação dos sistemas