疫情期间，拉丁美洲的腐败现象急剧增加。
开放数据和数据分析已成为应对这一问题的关键武器。
新冠疫情来袭时，拉丁美洲本已面临一些既有问题，尤其是增长乏力、生产率停滞、非正规就业比例高以及严重的不平等。然而，最具破坏性的，是该地区根深蒂固的腐败问题，它将本已稀缺的资源从卫生系统和社会保障中转移出去。腐败削弱了国家能力和财政空间，而应对危机恰恰需要这两者。
腐败现象在该地区激增恰逢疫情蔓延之际。对治疗新冠患者所需医疗物资的需求不断增长，加上这些物资的紧迫需求，为不择手段的官员和有组织犯罪集团从危机中牟利创造了难以抗拒的机会。欺诈的例子包括假冒急需药品、提供劣质医疗设备，以及供应商之间串通，包括高价采购尸袋。这说明这些腐败网络已经堕落到何种地步：即便是死亡，也无法让它们放弃对紧急情况下公共资金的非法牟利欲望。
在该地区内，腐败的危害可能与疫情本身一样致命。药品供应链和医疗设备采购中的腐败问题在整个地区不断出现。因此，控制公共应急采购和公共卫生支出已成为许多政府和诚信机构（包括审计机构、民间社会和调查性媒体）的首要任务。然而，与以往的危机和灾难不同，通过开放数据和欺诈分析的扩展，信息已变得更加普遍，并成为透明度最大的盟友。
该地区电子采购平台和开放合同的推进，已生成更多、质量更高的数据，可用于挖掘和发现违规行为，并起到威慑作用。与政府合同和采购相关的数据日益开放，使监督机构和公众（包括“公民科技”和“政务科技”）能够进行更严格的审查。所谓“公民科技”和“政务科技”，是指以技术和数据为驱动、旨在创造社会影响并改善公共管理的初创企业。
在此次疫情期间，开放数据已成为打击腐败和欺诈的关键工具。例如，在巴拉圭，相关法规要求政府定期报告应急资金的使用情况，其中包括医疗设备采购以及与经济复苏计划相关的公共合同。这些报告必须以开放数据格式向公众发布，并配有易于使用的可视化平台予以支持。在秘鲁，开放数据使调查性媒体能够在医疗物资公共采购中查找串通投标案件，涉及医疗物资的公共采购。
公共采购数据和信息的大规模生成，为基于数据分析的新技术创造了宝贵机遇，使其能够发现并防范政府合同中的系统性腐败风险，而非仅仅追查个别腐败案件。因此，这为诚信机构和监督机构（包括内部控制系统）提供了有力工具，帮助其应对政策失误和机构脆弱性。
首要且重要的一步是以可再利用的开放格式公开政府合同数据。这可以通过采用开放合同数据标准（OCDS）来实现，该标准由开放合同伙伴关系（一个全球倡导网络）推广。OCDS明确了如何在公共采购流程的各个阶段发布信息和文件，从而能够对数据集进行更全面的分析，而不仅限于个别交易或关键瓶颈。该标准已被全球30多个国家的政府采用，包括澳大利亚、智利、哥伦比亚、法国、巴拉圭和英国，以及欧盟。布宜诺斯艾利斯等一些城市也承诺依据该标准规范其公共采购行为。
第二种互补的方案是将先进分析和人工智能工具应用于结构化和非结构化的各类数据。拥有高质量、开放且可重复使用的数据，能够更灵活地部署先进的分析技术。但在当今的数据分析和机器学习时代，结构化和精细化数据的缺乏并非不可逾越的障碍。例如，巴西和哥伦比亚已开发出欺诈分析平台，用以整合多来源的各类数据集，标记政府合同中的腐败风险。
在巴西，Analisador de Licitações e Editais （ALICE）是外部审计机构的一款工具，用于挖掘公共采购文件。它从经济部的公共合同系统（Comprasnet）中获取信息，下载合同文本，并对其进行分析，生成关于脆弱环节和风险信号的报告，同时对合同采购流程作出整体评估。在哥伦比亚，审计长办公室使用OCEANO，这是一个分析平台，可将电子采购数据库中的信息进行交叉核对，以发现可能存在的违规行为。该工具已揭示可疑关联，即某些公司与部分省长和市长之间存在关联，据此该办公室发现了与卫生应急相关合同的成本超支问题。
数据分析使政府和监督机构能够从被动应对、依赖投诉的方式，转向主动预防的方式。数据处理设备和程序的能力也提升了司法和行政调查的速度。然而，其成效很大程度上取决于高质量数据的可得性。除非人工智能工具能够依托准确的数据，否则其风险在于产生不准确、甚至更糟的有偏差结果，即遵循“垃圾进，垃圾出”的原则。事实上，先进分析和机器学习项目的大部分投入都用于“清洗”数据集，仅将18%的时间用于开发算法和测试模型。
为应对这些挑战并把握这些机遇，该地区多个国家正在寻求整理其数据，并在反腐败斗争中发挥数据的潜力，并获得了CAF——拉丁美洲开发银行的支持。例如，厄瓜多尔正在评估30个数据集的质量和可用性，这些数据集在交叉比对后能够发现腐败风险。在哥伦比亚，总统伊万·杜克（Iván Duque）领导下的透明秘书处计划建立一个数据湖，汇集并交叉比对来自不同来源的数据集，以实时识别腐败风险，不仅涉及公共采购，还包括许可审批或法规制定。
美国历史统计学家威廉·爱德华兹·戴明（William Edwards Deming）曾说过：“我们信仰上帝，其他人必须用数据说话。”克服数据质量方面的挑战，并投资于处理这些数据的计算能力，将有助于制定更有效的反腐败政策，其威慑力将取决于预测和预判的能力。面对腐败及有组织犯罪分子在新冠疫情等紧急情况下滋生的机会主义行为，开放数据和先进分析为揭露其网络、防范其犯罪提供了机遇。
