Modelo para sistemas de supervisão de mercado baseados em conhecimento

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Hmeljevski, Jorge Ivan
Orientador(a): Todesco, José Leomar
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/231110
Resumo: Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2021.
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spelling Universidade Federal de Santa CatarinaHmeljevski, Jorge IvanTodesco, José LeomarGonçalves, Alexandre Leopoldo2022-02-14T13:33:10Z2022-02-14T13:33:10Z2021374282https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/231110Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2021.A confiança na higidez dos mercados de capitais é promovida por organizações reguladoras que estabelecem as regras de atuação nesses mercados, supervisionam seu funcionamento e sancionam aqueles que não as cumprem. Nestas organizações, especialistas em supervisão trabalham visando detectar, investigar potenciais irregularidades e punir infratores. Estes especialistas lidam com grande quantidade de dados, estruturados e não-estruturados, provenientes de diversas fontes, internas e externas à organização reguladora. Trata-se de um trabalho complexo, incerto e que demanda conhecimento especializado, portanto, um típico trabalho intensivo em conhecimento. A atuação profissional dos especialistas em supervisão se dá com o apoio de diversos sistemas tecnológicos, dentre os quais, os Sistemas de Supervisão de Mercado (SSM). Os SSM têm como principal funcionalidade o monitoramento automático dos negócios realizados na bolsa de valores visando detectar sinais de potenciais irregularidades. Inicialmente, esta pesquisa investigou as contribuições acadêmicas e da indústria no apoio tecnológico ao trabalho dos especialistas em supervisão. Como resultado, constatou-se que o apoio que os SSM fornecem ao monitoramento de mercado é limitado aos negócios realizados e não considera adequadamente os dados e as atividades de outros processos de trabalho dos especialistas na supervisão. Assim, baseado na estrutura de uma teoria de design de sistemas de informação (TDSI), foi proposto um modelo para orientar o projeto de sistemas computacionais que permitem apoiar mais adequadamente o trabalho intensivo em conhecimento dos especialistas em supervisão ? os Sistemas de Supervisão de Mercado Baseados em Conhecimento (SSMBC). O desenvolvimento do modelo considerou o apoio, não apenas as atividades do monitoramento, mas também das atividades da investigação e do sancionamento das irregularidades. Os fundamentos do modelo foram obtidos no domínio de supervisão do mercado de capitais, na engenharia do conhecimento, na gestão de casos adaptativos e nas finanças sociais. O modelo prevê a integração das funcionalidades de um SSM convencional com as funcionalidades de um Sistema para Gestão de Casos Adaptativos (SGCA) por meio de um Grafo de Conhecimento Organizacional (GCO) centrado na rede de sujeitos atuantes no mercado de capitais. Esta integração amplia as possibilidades da supervisão e permite orientar o projeto de sistemas mais aderentes às necessidades dos especialistas. A tese também apresentou um processo para a criação do GCO do SSMBC. Tendo como referência o modelo proposto, um SSMBC foi parcialmente instanciado, na forma de prova de conceito. A instanciação permitiu demonstrar como integrar os dados provenientes de diversas origens e formatos com o uso do raciocínio computacional e como este recurso pode ser usado para detectar irregularidades que não seria possível identificar no monitoramento dos negócios realizado pelos SSM convencionais. Por fim, a verificação dos resultados alcançados e da adequação do modelo proposto foi feita a partir da instanciação realizada. Desta maneira, a pesquisa fez uma contribuição inédita e relevante para os estudos acadêmicos e para a indústria no que diz respeito ao projeto de sistemas computacionais de apoio ao trabalho intensivo em conhecimento realizado pelos especialistas em supervisão do mercado de capitais.Abstract: The confidence in the integrity of capital markets is promoted by regulatory organizations that establish the rules for operating in these markets, supervise their operation and sanction those who do not comply with them. In these organizations, surveillance specialists work to detect, investigate potential wrongdoings and punish offenders. These specialists deal with large amounts of data, both structured and unstructured, from different sources, both internal and external to the regulatory organization. It is a complex, uncertain work that demands specialized knowledge, therefore, a typical knowledge-intensive work. The professional performance of surveillance specialists is supported by several technological systems, including the Market Surveillance Systems (MSS). The main functionality of an MSS is the automatic monitoring of trades carried out on stock exchanges in order to detect signals of potential irregularities. Initially, this research investigated academic and industry contributions in technological support to the work of surveillance specialists. As a result, it was found that the support that SSM provides to market monitoring is limited to the trades carried out and does not adequately consider data and activities from other work processes carried out by surveillance specialists. Thus, based on the structure of an information systems design theory (ISDT), a model was proposed to guide the design of systems that allow to better support the knowledge-intensive work of surveillance specialists ? the Knowledge Based Market Surveillance Systems (KBMSS). The model development considered supporting not only monitoring activities, but also investigating and sanctioning irregularities. The fundamentals of the model were obtained in the field of capital market surveillance, knowledge engineering, adaptive case management and social finance. The model integrates the functionalities of a conventional MSS with the functionalities of a Adaptive Case Management System (ACMS) through an Organizational Knowledge Graph (OKG) centered on the network of subjects operating in the capital market. This integration expands the possibilities of surveillance and makes it possible to guide the design of systems more adhering to the needs of the specialists work. The thesis also presented a process for the creation of the OKG in the KBMSS. Using the proposed model, an KBMSS was partially instantiated as a proof of concept. The instantiation made it possible to demonstrate how to integrate data from different sources and formats using computational reasoning and how this reasoning can be used to detect irregularities that would not be possible to identify in the monitoring of trades carried out by a conventional MSS. Finally, the verification of the achieved results and the adequacy of the proposed model was carried out from the instantiation performed. In this way, the research made an unprecedented and relevant contribution to academic studies and to the industry with regard to the design of computer systems to support the knowledge-intensive work carried out by specialists in capital market surveillance.404 p.| il., gráfs.porEngenharia e gestão do conhecimentoMercado de capitaisMercado de valores mobiliáriosModelo para sistemas de supervisão de mercado baseados em conhecimentoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALPEGC0707-T.pdfPEGC0707-T.pdfapplication/pdf7575604https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/231110/-1/PEGC0707-T.pdf98f10ecca27f143e5ad1152813c9f10dMD5-1123456789/2311102022-02-14 10:33:10.78oai:repositorio.ufsc.br:123456789/231110Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732022-02-14T13:33:10Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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