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).
A instituição foi criada no âmbito do Conselho Nacional de Política Fazendária, o Confaz. 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.
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 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.
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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.
