Casos globais de uso de Inteligência Artificial por administrações tributárias
Por Alexandre Alcantara
O estudo “Tax authorities deploy AI machine learning and RPI to detect VAT fraud” publicado hoje por uma empresa global de tecnologia especializada em Impostos de Valor Adicionado (Value Added Tax – VAT, ou IVA, Imposto de Valor Adicionado, o futuro IBS e CBS brasileiro) apresenta vários exemplos sobre como as novas tecnologias tem sido grande aliadas das administrações tributárias ao redor mundo para recuperação e controle de crédito tributário.
No estudo são apresentados experiência de países como Brasil, Canadá, Singapura, Itália França, Polônia, Suécia, Malta, Reino Unido, Holanda, Irlanda, Índia, Estados unidos, Vietnã. São descritos utilizações na área de controle de arrecadação, cruzamento de dados financeiros com a escrituração dos contribuintes, análise de pedidos de compensação do VAT, análise de ocupação do solo via satélite para cálculo dos impostos de propriedade de imóveis, dentre tantas outras aplicações.
Um dos casos citados, e que abre o texto do estudo cita a Romênia, que a partir de janeiro de 2024 passará a utilizar a Fatura Eletrônica (equivalente a NF-e brasileira).
O Ministro da Digitalização da Roménia afirmou que a utilização da aprendizagem automática de Inteligência Artificial e da Automação Robótica de Processos (RPA – Robotic Process Automation) aumentou as receitas de IVA do país entre 0,9% e 1,0%.
A administração fiscal tem utilizado IA, ERPs, robôs que processam dados automaticamente e os correlacionam para obter dados financeiros relevantes, para aumentar a arrecadação de IVA. [2]
A Automação Robótica de Processos (RPA) é uma tecnologia disruptiva, que tem por objetivo a execução automatizada de tarefas rotineiras, que geralmente seriam desempenhadas por seres humanos, de maneira automatizada, descomplicada e altamente flexível. Isso resulta em um aprimoramento significativo da eficiência das organizações em seus fluxos de trabalho, sejam elas públicas ou privadas
Outro caso é o Xenon, desenvolvido na Holanda e que já está sendo utilizado por seis países da União Europeia. Essa ferramenta levou em consideração que “nos últimos anos, o volume de atividades (tributáveis) realizadas na Internet aumentou. Por conseguinte, tornou-se necessário o desenvolvimento de um instrumento automatizado para a deteção dessas atividades tributáveis. Um robô web, XENON, foi desenvolvido pela Administração Tributária Holandesa e está em uso desde 2004”. [2]
O case brasileiro destacado no estudo foi a Fiscalização de Alto Performance (FAPE) desenvolvida pela Receita Federal do Brasil (RFB):
O Brasil tem usado insights comportamentais de IA (chamados de ‘Fiscalização de Alto Performance – FAPE) para analisar os resultados de diversas solicitações de cartas fiscais padrão aos contribuintes. Tem avaliado a resposta do contribuinte com base nos seus antecedentes e circunstâncias particulares para determinar o tom ideal das comunicações fiscais e a alavanca de afirmação. A partir disto, as autoridades são capazes de determinar a melhor abordagem a adoptar em futuras consultas ou auditorias dos contribuintes.
A tecnologia brasileira citado neste estudo consiste em utilização de plugins desenvolvidos por auditores fiscais da Receita Federal do Brasil para rodar no aplicativo de auditoria Contágil, utiizando informações das bases de dados da próprias RFB e integrando com o módulo “Projeto Farol” da ferramenta. Isto tem possibilitado grandes avanços nos trabalhos de ações de autoregularização pelos contribuintes jurisdicionados pela RFB. [3] e [4]
Em um trabalho premiado no Prêmio de Criatividade e Inovação da Receita Federal do Brasil, o FAPE é descrito em detalhes, e nele é descrito alguns dos ganhos de produtividade após a sua implementação:
Importante citar como exemplo factual que um Auditor que se dedicasse apenas a lançamentos de GILRAT [Grau de Incidência de Incapacidade Laborativa decorrente dos Riscos Ambientais do Trabalho] manuais, fazia em média 7 lançamentos ano. A equipe do FAPE com 6 a 8 Auditores e Analistas efetuou 2 mil lançamentos além de obter a regularização de 5 mil contribuintes sem a necessidade de lançamento. Assim temos uma média de 1000 contribuintes/Auditor/ ano contra a realidade anterior de 7 contribuintes/Auditor/ ano
Quanto a Seleção, um auditor experiente em seleção conseguia manualmente selecionar 150 contribuintes/ano para serem fiscalizados sendo que boa parte não seria fiscalizada por falta de recursos humanos, vimos que na primeira etapa em 2017 foram selecionados 7200 contribuintes e na segunda etapa em 2018 35.000.
Assim, temos que com os 7 a 8 auditores envolvidos no projeto, realizamos em 2017 o trabalho de mais de 1060 auditores e estamos realizando em 2018 o trabalho que antes só poderia ser feito por mais de 5000 auditores, praticamente o total do contingente de Auditores na fiscalização da RFB.
Com essa iniciativa e seu desenvolvimento e consolidação, a Receita Federal terá ferramenta capaz de proporcionar rápida e pouco custosa ação de incremento de percepção da presença fiscal e conseqüente arrecadação.
Notas de Referência
[1] Tax authorities deploy AI machine learning and RPI to detect VAT fraud. [2023] Disponível em: <https://www.vatcalc.com/romania/romania-credits-ai-for-1-increase-in-vat-revenues/> Acesso em: 13 nov. 2023.
[2] Conforme descrito em “Compliance Risk Management: Guide for Tax Administrations”. União Europeia [2010] . Disponível em: <https://taxation-customs.ec.europa.eu/system/files/2023-01/Compliance%20risk%20management%20guide%20for%20tax%20administrations.pdf> Acesso em: 13 nov. 2023.
[3] Fiscalização de Alta Performance – FAPE. [2018] Disponível em: <http://repositorio.enap.gov.br/handle/1/4641> Acesso em: 13 nov. 2023.
[4] Operação GILRAT da Receita Federal pode resultar em mais de 242 milhões para a Previdência dos Trabalhadores. Receita Fdeeral do Brasil [2021] Disponível em: <https://www.gov.br/receitafederal/pt-br/assuntos/noticias/2021/outubro/operacao-gilrat-da-receita-federal-pode-resultar-em-mais-de-242-milhoes-para-a-previdencia-dos-trabalhadores> Acesso em: 13 nov. 2023.
Para saber mais sobre o uso de Inteligência Artificial no âmbito das adminstrações tributárias confira AQUI as nossas postagens anteriores.
