Tecnologia e inteligência artificial a serviço do Fisco do DF

Projetos e ações desenvolvidos na área de fiscalização da Secretaria de Economia reduzem sonegação e aumentam a arrecadação voluntária Por A...

Projetos e ações desenvolvidos na área de fiscalização da Secretaria de Economia reduzem sonegação e aumentam a arrecadação voluntária

Por Agência Brasília* | Edição: José Renato Garcia

Tecnologia e inteligência artificial a serviço do Fisco do DF
Tecnologia e inteligência artificial a serviço do Fisco do DF

Dois projetos fiscais tecnológicos desenvolvidos pela Secretaria de Economia do Distrito Federal (Seec-DF) foram destaques na 68ª Reunião da Comissão de Gestão Fazendária (Cogef), instituição criada no âmbito do Conselho Nacional de Política Fazendária, o Confaz. O encontro foi realizado de terça (16) a quinta-feira (18), em Brasília. Um dos trabalhos foi apresentado por Silvino Nogueira, coordenador de Fiscalização Tributária; Hermógenes Boccanera, gerente do Sistema de Monitoramento de Mercadorias em Trânsito; e Rubens Costa, consultor de TI. Os três mostraram aos participantes do Cogef como é o Sistema Eletrônico de Fiscalização Tributária em Trânsito (Sefit), adotado pela Secretaria Executiva da Receita da Seec. O Sefit é uma solução de tecnologia que integra câmeras OCR (para leitura de placas veiculares), balanças WIM (que pesam os caminhões em movimento) e um aplicativo inteligente que gera alertas fiscais para os auditores da Subsecretaria da Receita.

“Com essa automatização, quaisquer mercadorias que entrem ou saiam do DF, ou mesmo circulem internamente, serão fiscalizadas — e em tempo real”, comentou Silvino Nogueira. O Sefit surgiu para reduzir a evasão fiscal e melhorar a eficiência da fiscalização em um cenário de grande fluxo de caminhões no DF — uma localização central, cortada por várias rodovias federais e hubs de grandes transportadoras e distribuidoras. “É uma resposta inteligente à limitação da fiscalização tradicional, que depende de blitz presenciais e tinha baixa abrangência”, ressalta Hermógenes Boccanera, auditor fiscal responsável pelo Sefit. A iniciativa é inspirada em modelos internacionais de fiscalização eletrônica e está alinhada às melhores práticas de inovação em arrecadação tributária.

O machine learning (ML) é um tipo de tecnologia do campo da IA que permite que as máquinas e sistemas aprendam com dados | Foto: Divulgação Seec/DF
O machine learning (ML) é um tipo de tecnologia do campo da IA que permite que as máquinas e sistemas aprendam com dados | Foto: Divulgação Seec/DF

Inteligência artificial

O auditor fiscal, Vinícius Di Oliveira, doutor em Informática pela Universidade de Brasília (UnB), apresentou casos em que analisou as aplicações de inteligência artificial (IA) na fiscalização tributária no Distrito Federal. No geral, Di Oliveira entende que a IA já produz resultados concretos na fiscalização e que o machine learning (o aprendizado de máquina) aumenta a efetividade da seleção fiscal. O machine learning (ML) é um tipo de tecnologia do campo da IA que permite que as máquinas e sistemas aprendam com dados. Estes, por sinal, têm algoritmos construídos pelos auditores e especialistas da Seec. Primeiro, uma base de dados é coletada e preparada. Depois, passa por uma curadoria humana — em que são mapeadas tipologias reais e determinadas as variáveis mais críticas de sonegação. Por fim, vem o treinamento da ML, em que modelos computacionais são treinados para reconhecer essas tipologias de forma automatizada e escalável.

No entanto, Di Oliveira vai além e já estuda os LLMs, modelos de linguagem em larga escala, que estão sendo treinados pela Secretaria Executiva da Receita da Seec-DF para classificação tributária. Segundo ele, o modelo, que é focado nativamente na geração de texto em português do Brasil, tem 160 milhões de parâmetros e superou o ChatGPT-4 no problema estudado. O trabalho de inteligência (artificial, computacional etc) da Receita do DF vem, portanto, evoluindo. Di Oliveira mostrou, por exemplo, como identificar as empresas noteiras (de fachada) criadas para emitir créditos fraudulentos de ICMS.

Com o machine learning, classificação supervisionada e análise de comportamento, o trabalho foi facilitado. Antes, a fiscalização que ele chama de 1.0 exigia auditoria presencial e amostragem. A 2.0 já usava documentos eletrônicos e malhas fiscais. A 3.0 valia-se da ciência de dados e machine learning. E, por fim, a 4.0, a do futuro, que usa inteligência artificial generativa, agentes inteligentes e fiscalização preditiva.

*Com informações da Seec-DF

COMENTÁRIOS

Campanha Adasa Aniversário de Brasília

TÉCNICO INDUSTRIAL$type=complex$count=8$l=0$cm=0$rm=0$d=0$host=https://www.etormann.tk

Carregar todos os posts Nenhum post encontrado Ver Tudo Mais Responder Cancelar resposta Deletar Por Início Pág. Posts Ver mais Relacionadas Marcador Arquivo BUSCAR Tudo Sua busca não encontrou nada Voltar Domingo Segunda Terça Quarta Quinta Sexta Sábado Dom Seg Ter Qua Qui Sex Sáb Janeiro Fevereiro Março Abril Maio Junho Julho Agosto Setembro Outubro Novembro Dezembro Jan Fev Mar Abr Maio Jun Jul Ago Set Out Nov Dez agora Há 1 minuto Há $$1$$ minutos Há 1 hora Há $$1$$ horas Ontem Há $$1$$ dia Há $$1$$ Semanas Há mais de 5 semanas Seguidores Seguir Este conteúdo está bloqueado Passo 1: Compartilhe em sua rede social Passo 2: Clique no link compartilhado para retornar Copiar todo o código Selecionar todo o código All codes were copied to your clipboard Can not copy the codes / texts, please press [CTRL]+[C] (or CMD+C with Mac) to copy Súmário