Por Rogiene Santos – rogiene.santos@fgv.br
A evasão fiscal é um desafio enfrentado por diversos países, inclusive o Brasil, que em 2024 registrou uma perda de arrecadação estimada em até R$ 600 bilhões. A detecção dessas práticas tem se tornado cada vez mais complexa, à medida que os mecanismos utilizados para burlar o sistema tributário se tornam mais sofisticados. Além disso, o modelo de auditoria por amostragem limita a capacidade de fiscalização, dificultando ainda mais a identificação e o combate à evasão fiscal.
Contudo, muitos países têm utilizado a Inteligência Artificial (IA) combinada com as habilidades humanas para combater tal prática. Tendo em vista que a IA toma como base dados históricos, há o risco de o algoritmo estar enviesado, o que pode afetar a sua acurácia na detecção de evasão fiscal. Por este motivo, a IA não é suficiente em si. Esta combinação permite detectar padrões de evasão de maneira mais precisa e eficiente.
A seguir são apresentados os cinco principais desafios do combate à evasão e como a IA tem ajudado nesta tarefa:
1) Volume e complexidade dos dados: Os sistemas fiscais geram um grande volume de dados que vão da declaração de renda às operações internacionais. Assim, as ferramentas de IA têm alta capacidade de processar grandes quantidades de dados, identificar padrões e aprender com eles para lidar com essa complexidade;
2) Sofisticação dos evasores fiscais: Especialmente no Brasil, em que o sistema tributário é complexo, isso permite que indivíduos e empresas utilizem mecanismos mais sofisticados para evadir impostos. Por exemplo, empresas de fachada, contratos fictícios, entre outros. Neste sentido, as ferramentas de IA automatizam os dados para identificar discrepâncias, otimizar mapeamentos de códigos tributários e garantir a conformidade em tempo real;
3) Operações internacionais e paraísos fiscais: Sem dúvidas, a globalização trouxe inúmeros benefícios, entre eles, abertura dos mercados internacionais. Porém, ela facilitou a movimentação de recursos entre países com diferentes níveis de sigilo e tributação. Conforme a OCDE (2023), os países podem perder R$ 22,3 trilhões na próxima década para paraísos fiscais. A modelagem preditiva permite a identificação de indicadores de evasão fiscal ou inconsistências, com sistemas de IA baseados em nuvem capazes de analisar volumes colossais de dados;
4) Limitações legais e éticas: Cada vez mais há uma preocupação com os dados sensíveis, especialmente com o advento da LGPD, em 2020. Assim, as autoridades fiscais precisam respeitar a privacidade e os direitos dos contribuintes. As ferramentas de IA podem, por exemplo, anonimizar os dados durante as análises, garantindo que as informações pessoais não sejam expostas desnecessariamente. Além disso, a IA permite trabalhar com grandes volumes de dados públicos e cruzá-los com dados internos sem acesso direto às informações mais sensíveis;
5) Recursos humanos e tecnológicos limitados: Os órgãos fiscais muitas vezes precisam lidar com processos manuais ou sistemas desatualizados, o que dificulta a detecção de evasão fiscal. É importante destacar que a IA complementa, e não substitui, a expertise dos profissionais da área tributária. Ao automatizar tarefas rotineiras que normalmente consomem grandes quantidades de tempo e orçamento, a IA permite que os profissionais redirecionem seu foco para atividades de maior valor, como planejamento estratégico e navegação por requisitos regulatórios complexos.
Alguns estudos têm mostrado como a IA e o Machine Learnig têm afetado as práticas dos órgãos fiscais de alguns países ao redor do mundo. Na Letônia, o governo passou a utilizar ferramentas de IA para otimizar a administração tributária. Recentemente, passou-se a utilizar um novo sistema de classificação de contribuintes. Com os relatórios deste novo sistema, foi possível automatizar o alto volume de dados e segmentar os contribuintes, permitindo assim um trabalho mais eficiente.
Já na Europa, no ano de 2020, o governo passou a utilizar um assistente virtual que esclarecia as dúvidas dos contribuintes, permitindo assim, menor nível de erro na declaração de renda. Além disso, a Europa passou a utilizar um algoritmo de aprendizado de máquina que era capaz de identificar empresas que pagam salários em dinheiro com quase 90% de precisão.
Sem dúvidas, a IA tem sido uma ferramenta importante no combate à evasão fiscal. Porém, ela pode trazer alguns riscos. Desta forma, é importante que o seu uso seja norteado por alguns princípios, tais como: prudência; não discriminação; proporcionalidade; transferência; e governança de dados.
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