Aprendizado de máquina contra fraudes contábeis

Por Alexandre Alcantara

Em recente artigo por título Machine learning against accounting fraud (Aprendizado de máquina contra fraudes contábeis) os autores destacam que “Detectar e prevenir fraudes contábeis é uma preocupação para muitos formuladores de políticas ao redor do mundo” No artigo é apresentado “uma estrutura que incorpora técnicas de aprendizado de máquina para detectar e prever comportamento fraudulento das empresas ao relatar informações financeiras. A estrutura conta com um conjunto maior de informações firmes para obter melhor desempenho de detecção e, ao contrário das estruturas anteriores, fornece previsões para possíveis fraudes contábeis futuras.“

O foco do texto são as fraudes corporativas, geralmente praticadas para maquiar os resultado. Dentre os elementos das técnicas preditivas, a serem ensinadas às máquinas, consta o uso de indicadores financeiros, variáveis relacionadas à governança corporativa e variáveis de transação bancária.

O interessante da técnica apresentada é que a mesma visa subsidiar os trabalhos de auditoria independente em tempo real, ou seja, de preferência antes do encerramento dos balanços, ou seja, antes da fraude produzir os efeitos desejados.

Reflexão

Olhando a técnica sob a ótica tributária, o artigo sinaliza um bom ponto de partida para pesquisas sobre fraudes contábeis com repercussões tributárias.

 

As administrações tributárias podem buscar indícios de sonegação de impostos através da análise prévia de grande massa de demonstrações contábeis.  Correlacionando os indicadores financeiros – em especial aqueles que medem os ciclos operacionais, liquidez e rentabilidade – com as bases de dados de empresas autuadas por terem praticado alguma espécies de fraude contábil com repercussão tributária.

 

Os dados agregados da ECD apresentam a consolidação mensal, por contribuinte, de informações de saldos contábeis e as demonstrações contábeis.

Para conhecer o artigo

Machine learning against accounting fraud
Satoshi Kondo, Daisuke Miyakawa, Kengo Shiraki, Miki Suga, Teppei Usuki
23 de setembro de 2024 (Texto original em inglês)

https://voxeu.org/article/machine-learning-against-accounting-fraud

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