Portal de Periódicos da CAPES

Artigo Acesso aberto Produção Nacional Revisado por pares

BIBTEX RIS

Identificação de evasão fiscal utilizando dados abertos e inteligência artificial

2022; FUNDAÇÃO GETÚLIO VARGAS; Volume: 56; Issue: 3 Linguagem: Português

10.1590/0034-761220210256

1982-3134

Otávio Calaça Xavier, Sandrerley Ramos Pires, Thyago Carvalho Marques, Anderson da Silva Soares,

Fiscal Policy and Economic Growth

Resumo A evasão fiscal é a consequência da prática da sonegação. Apenas no Brasil, estima-se que ela corresponda a 8% do PIB. Com isso, os governos necessitam de sistemas inteligentes para apoiar os auditores fiscais na identificação de sonegadores. Tais sistemas dependem de dados sensíveis dos contribuintes para o reconhecimento dos padrões, que são protegidos por lei. Com isso, o presente trabalho apresenta uma solução inteligente, capaz de identificar os perfis de potenciais sonegadores com o uso apenas de dados abertos, públicos, disponibilizados pela Receita Federal e pelo Conselho Administrativo Tributário do Estado de Goiás, entre outros cadastros públicos. Foram gerados três modelos que utilizaram os recursos Random Forest, Redes Neurais e Grafos. Em validação depois de melhorias finas, foi possível obter acurácia superior a 98% na predição do perfil inadimplente. Por fim, criou-se uma solução de software visual para uso e validação pelos auditores fiscais do estado de Goiás.