Tax evasion identification using open data and artificial intelligence

Resumo

La evasión fiscal es la consecuencia de la práctica de la defraudación tributaria. En Brasil, se estima que corresponde al 8% del PIB. Por lo tanto, los gobiernos necesitan y utilizan sistemas inteligentes para ayudar a los agentes de hacienda a identificar a los defraudadores fiscales. Dichos sistemas se basan en datos confidenciales de los contribuyentes para el reconocimiento de patrones, que están protegidos por ley. Este trabajo presenta una solución inteligente, capaz de identificar perfiles de potenciales defraudadores fiscales, utilizando únicamente datos públicos abiertos, puestos a disposición por la Hacienda Federal y por el Consejo Administrativo Tributario del Estado de Goiás, entre otros registros públicos. Se generaron tres modelos utilizando random forest y neural networks. En la validación después de finas mejoras, fue posible obtener una precisión superior al 98% en la predicción del perfil moroso. Finalmente, se creó una solución de software visual para uso y validación por parte de los auditores fiscales del estado de Goiás.

Ficha do documento

Tipo

Artigo científico

Ano

2022

Instituição

Escola Brasileira de Administração Pública e de Empresas da Fundação Getulio Vargas (FGV EBAPE)

Fonte

Revista de Administração Pública

Idioma

Português

Acesso

Não informado

DOI

10.1590/0034-761220210256

Identificador

oai:ojs.periodicos.fgv.br:article/85839

Temas

Finanças PúblicasTecnologiaDados

Palavras-chave

tax evasionneural networksartificial intelligenceopen datatax auditingevasión de impuestosredes neuronalesinteligencia artificialdatos abiertosauditoría de impuestosevasão fiscalredes neuraisdados abertosauditoria fiscal