Dois projetos tecnológicos da Secretaria de Economia do DF foram mostrados ao Cogef durante encontro em Brasília.
O Governo do Distrito Federal apresentou o Sefit e projetos de inteligência fiscal durante a 68ª Reunião da Comissão de Gestão Fazendária (Cogef). O encontro ocorreu de terça (16) a quinta-feira (18), em Brasília. A apresentação mostrou como o sistema monitora mercadorias em trânsito por meio de câmeras e sensores, integrando dados para gerar alertas aos auditores da Secretaria Executiva da Receita da Seec-DF.
Apresentação e funcionamento do sistema
A equipe que expôs o sistema reuniu Silvino Nogueira, coordenador de Fiscalização Tributária; Hermógenes Boccanera, gerente do Sistema de Monitoramento de Mercadorias em Trânsito; e Rubens Costa, consultor de TI. Eles demonstraram o Sefit, solução que integra câmeras OCR para leitura de placas, balanças WIM que pesam caminhões em movimento e um aplicativo inteligente que envia alertas fiscais em tempo real.
Segundo Silvino Nogueira, “com essa automatização, quaisquer mercadorias que entrem ou saiam do DF, ou mesmo circulem internamente, serão fiscalizadas — e em tempo real”. Hermógenes Boccanera afirmou que o sistema surge como resposta à limitação da fiscalização tradicional, que dependia de blitz presenciais com baixa abrangência.
Uso de inteligência artificial e machine learning
O auditor Vinícius Di Oliveira, doutor em Informática pela Universidade de Brasília (UnB), apresentou análises sobre o uso da inteligência artificial na fiscalização tributária do Distrito Federal. Ele descreveu como o machine learning aumenta a efetividade da seleção fiscal ao automatizar a detecção de tipologias de sonegação.
O processo técnico, segundo Di Oliveira, começa com coleta e preparação de bases de dados. Em seguida há curadoria humana para mapear tipologias reais e identificar variáveis críticas. Por fim ocorre o treinamento dos modelos de ML para reconhecer essas tipologias de forma automatizada e escalável.
Di Oliveira também relatou que a Secretaria Executiva da Receita da Seec-DF treina LLMs para classificação tributária. O modelo, nativo em português do Brasil, tem 160 milhões de parâmetros e, segundo ele, superou o ChatGPT-4 no problema estudado. Entre as aplicações práticas, foi mostrado o uso de modelos para identificar empresas noteiras criadas para emitir créditos fraudulentos de ICMS.
Evolução das práticas de fiscalização
O auditor apresentou uma linha de evolução da fiscalização: a 1.0 exigia auditoria presencial e amostragem; a 2.0 passou a usar documentos eletrônicos e malhas fiscais; a 3.0 incorporou ciência de dados e machine learning; e a 4.0, apontada como estágio futuro, envolve inteligência artificial generativa, agentes inteligentes e fiscalização preditiva.
Com informações da Seec-DF
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