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Dissertação

O uso de ferramentas tecnológicas para otimizar as práticas de gestão na cobrança de créditos tributários

Fujita, Regiane Yumi

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Resumo

Com a presente pesquisa, almeja-se analisar o estoque da dívida ativa do Estado de São Paulo visando identificar o perfil dos contribuintes inadimplentes, por meio da metodologia de Business Intelligence (BI). Para tanto, busca-se propor modelos de relatórios, com critérios objetivos, que possibilitem a disponibilização de informações gerenciais – em tempo real – relativas aos créditos tributários inscritos em dívida ativa, decorrentes do não recolhimento de ICMS. Ao final, espera-se que os modelos propostos contribuam para a otimização das práticas de gestão, gerando melhorias nos processos de cobrança desses ativos pela Procuradoria Geral do Estado. Através da análise de perfil dos contribuintes devedores em maior granularidade é possível monitorar os índices de desconformidade e propor ações estratégicas de atuação segmentada, seja diretamente nos processos judiciais de execução fiscal, na setorização de cobranças, na reorganização de núcleos de cobrança, no trabalho massificado em relação a determinado segmento do mercado ou na atuação específica em casos peculiares. Para alcançar o objetivo proposto foi utilizada a ferramenta Microsoft Power BI, com a qual foram desenvolvidos três modelos de dashboards, oferecendo uma visão panorâmica das informações sobre a dívida ativa e os contribuintes devedores, com interatividade, de maneira ágil e intuitiva, possibilitando a aplicação de filtros. Baseando-se nesta proposta, realizou-se um comparativo entre, de um lado, o processo atualmente utilizado para obtenção de informações gerenciais e, de outro, a utilização da metodologia de BI. Ficou demonstrado que a implementação do uso da ferramenta de BI possibilita a produção de informações consolidadas, minimizando falhas e aumentando a qualidade dos processos, ensejando o incremento das atividades arrecadatórias atribuídas à Procuradoria Geral do Estado.

Ficha do documento

Tipo
Dissertação
Ano
2023
Instituição
Fundação Getulio Vargas
Idioma
Português
Acesso
Acesso aberto
Identificador
oai:repositorio.fgv.br:10438/34207

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