Nome: Breno Carvalho Costa

Instituição: Softplan Planejamento e Sistemas

Tipo de proposta: apresentação (20 minutos, no plenário)

Título da apresentação: A inteligência artificial como braço direito dos municípios na fiscalização do ISS

Foco principal da apresentação: Gerencial

Fase do trabalho apresentado: Projeto em andamento

Eixo Temático: Detecção de anomalias, abusos ou fraudes na arrecadação ou no gasto de recursos públicos; Priorização, por critérios de risco, urgência ou importância, de casos para auditoria, análise ou investigação pelo poder público.

Descrição da apresentação: Os profissionais que atuam no setor de serviços, sejam empresas ou profissionais autônomos, devem emitir notas fiscais eletrônicas de serviços (NFSe) junto ao município após a prestação de serviços. Além disso, tais profissionais também são responsáveis pela emissão da declaração de arrecadação municipal informando, com base no valor de NFSe, o valor de contribuição do imposto sobre serviço de qualquer natureza (ISS).

No entanto, existem diversos casos de ausência de declarações ou de declarações realizadas em desconformidade com a legislação municipal que regula a contribuição do ISS. Os auditores fiscais de tributos municipais são responsáveis pela auditoria e fiscalização de contribuintes a fim de encontrar irregularidades nas declarações. A sua função é muito importante para geração de receitas próprias ao município para investimento em setores estratégicos.

Durante a etapa de auditoria, o auditor fiscal analisa diversas informações dos contribuintes, como por exemplo, as notas fiscais emitidas, as declarações de ISS, dados da receita federal, faturamento no simples nacional, redes sociais, dentre outros. Este processo geralmente é bem demorado visto que as informações estão dispersas em vários sistemas diferentes que não possuem integração.

O auditor fiscal inicia a fiscalização quando encontra alguma indicação de irregularidade nas declarações, seja por uma declaração ausente, por uma declaração incorreta, ou por uma declaração abaixo do devido. Após encontrar as informações que precisa, o auditor manipula diversas planilhas para cruzar dados e verificar se realmente há alguma coisa incoerente. Ele é guiado por sua expertise, só que há muitas dificuldades durante o processo devido ao grande número de informações que devem ser analisadas.

A grande massa de dados abre espaço para insights e geração de riqueza para o município com a melhoria da arrecadação de receita própria. Este projeto explora o uso de inteligência artificial aplicada para beneficiar os processos de fiscalização e arrecadação de ISS. Dentre os benefícios dessa abordagem inclui-se a previsão do potencial de aumento da arrecadação, e o suporte à identificação dos melhores contribuintes para a fiscalização.

Detalhes técnicos: Para obter os resultados desejados, a solução de inteligência fiscal implementa algoritmos de detecção de anomalias em dados financeiros, analisando a distribuição as declarações de ISS dos contribuintes. Os algoritmos rodam em uma plataforma de processamento intensivo de dados construída usando a linguagem Python e o framework Apache Spark. Além disso, os crawlers que captam informações diversas contribuem para identificar informações contraditórias no cadastro das prefeituras e também permitem localizar os contribuintes.

Mini-currículo: Cientista de dados com mestrado em Modelagem Matemática e Computacional e graduação em Ciência da Computação. Possui experiência na arquitetura e desenvolvimento de softwares para apoio à tomada de decisão baseada em dados. Atualmente atua na equipe de Analytics da Softplan Planejamento e Sistemas desenvolvendo projetos para a gestão pública.

Linkedin: https://www.linkedin.com/in/breno-c-costa/

Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/8187603731418683