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.
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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
