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Governo começa a usar análise de dados para identificar fraudes
Governo começa a usar análise de dados para identificar fraudes

16 de setembro de 2016

O governo federal desenvolveu ferramentas de análises de dados para identificar fraudes, notadamente na folha de pagamento dos servidores, em empresas exportadoras e na malha fina do Imposto de Renda. Os exemplos foram apresentados nesta quinta-feira, 25/08, durante o seminário Brasil 100% Digital, promovido pelo Tribunal de Contas da União.

 

Embora em fase inicial, no caso da identificação de fraudes na folha de pagamento do funcionalismo, a perspectiva é de que o uso de ferramentas de análise de dados permitam mais do que dobrar o valor recuperado pela União, conforme explica o analista de tecnologia da informação Orlando dos Santos.

 

“Hoje, a recuperação é de aproximadamente 55%, ou seja, de cada R$ 10 irregulares, recupera-se um pouco mais de R$ 5. Com a análise de dados, passaria a recuperar R$ 13 milhões por ano, ou seja, um diferença de R$ 7 anuais na eficiência da auditoria.

 

No caso, o MPOG avaliou a parcela de lançamentos à folha feitos de forma manual – cerca de R$ 1,5 bilhão dos R$ 79 bilhões do total. Esse trabalho já é feito a partir de um sistema (Siga) existente, mas avalia os lançamentos maiores e escolhe uma pequena parcela aleatoriamente. “A ideia é usar o modelo preditivo para esse processo de seleção”, diz Santos.

 

Na Receita Federal, há duas outras iniciativas sendo desenvolvidas. Uma delas foca na busca de irregularidades nas exportações. A partir de uma série de informações – cadastro da receita, comércio exterior, arrecadação, movimentações financeiras, retenções de IR na fonte, empregados, NFe, obrigações acessórias e operações de fiscalização – elegeram-se vários atributos para a construção de um algoritmo.

 

“Avaliamos as exportações de 2014 e a ferramenta detectou empresas conhecidas, o que é bom para indicar um caminho certo, mas também identificou algumas não conhecidas, também bom porque mostra a utilidade. A maior dificuldade, porém, ainda é a avaliação dos resultados”, explica o auditor da Receita Ebberth de Paula.

 

Ainda em desenvolvimento, o objetivo é aperfeiçoar a ferramenta de forma a aprofundar a análise. “Seria importante a detecção de anomalias em transações, o que é bem mais difícil de fazer do que por empresas. O algoritmo também vai ter que ser capaz de detectar padrões de comércio exterior”, diz o auditor.

 

O também auditor da Receita Federal, Leon da Silva, apresentou ainda uma espécie de projeto piloto que tenta melhorar a seleção de declarações que caem na ‘malha fina’ do Fisco. Por enquanto, o trabalho envolveu cerca de 20 mil casos no estado de São Paulo, mas está em desenvolvimento. “O que é importante frisar é que os meios existem, muita coisa em open source. Portanto, em grande medida usar análise de dados é uma questão de vontade”, afirma.

 

Fonte:Convergência Digital

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