• AA situação I configura fracionamento de despesa, pois há indícios de divisão artificial para burlar o limite de dispensa; a situação II é um falso positivo que deve ser tratado como exceção e não como anomalia real; a situação III, embora não seja ilegal, é um padrão suspeito que deve compor um indicador de risco de direcionamento geográfico; a situação IV revela um modelo de detecção com baixa especificidade, gerando muitos falsos positivos, o que exige ajuste no limiar ou inclusão de outras variáveis para priorização eficaz.
• BA situação I não configura fracionamento, pois cada compra individualmente está abaixo do limite de dispensa, e a lei permite a soma apenas quando se trata do mesmo objeto e mesmo fornecedor no mesmo exercício; a situação II é um exemplo de anomalia real que deve ser investigada; a situação III é irrelevante para a análise de risco, pois compras locais são sempre mais econômicas; a situação IV é um exemplo de modelo de detecção com alta sensibilidade e alta especificidade, adequado para priorização.
• CA situação I é um caso de duplicidade de despesas, pois os empenhos são distintos, mas os valores são idênticos; a situação II é um falso negativo, pois o erro foi corrigido e não deveria ter sido detectado; a situação III é um padrão que deve ser ignorado, pois a localização do fornecedor não é um indicador de risco aceito; a situação IV demonstra que o uso de regras fixas é sempre superior a modelos de aprendizado de máquina para detecção de anomalias.
• DA situação I configura fracionamento, mas somente se comprovada a intenção de burlar a lei; a situação II é um falso positivo que deve ser excluído do dashboard para não gerar ruído; a situação III é um indicador de risco que deve ser priorizado apenas se houver também indícios de sobrepreço; a situação IV é um exemplo de modelo com baixa sensibilidade, pois deixa de detectar transações abaixo de R$ 50.000,00 que poderiam ser suspeitas.
• EA situação I não é fracionamento, pois o valor total ultrapassa o limite e, portanto, a licitação era obrigatória, mas não houve irregularidade; a situação II é um falso positivo que deve ser tratado como exceção, mas não afeta a priorização; a situação III é um padrão suspeito que deve ser investigado, mas não pode ser usado como indicador de risco por ser subjetivo; a situação IV é um modelo com alta especificidade, pois só classifica como suspeitas transações de alto valor, que são naturalmente mais arriscadas.

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