ESTRATEGIAS PARA COMBATIR LA EVASIÓN FISCAL: UN MODELO PARA ICMS BASADO EN REDES NEURALES ARTIFICIALES

Autores/as

  • Francisco Nobre de Oliveira Auditor Fiscal da Secretaria da Fazenda do Estado da Bahia Mestre em Ciências Contábeis pela Universidade Federal da Bahia (PPGCont/UFBA) https://orcid.org/0000-0003-4909-4733
  • Luis Paulo Guimarães dos Santos Professor do Programa de Pós-graduação em Contabilidade (PPGCont/UFBA) Doutor em Contabilidade pela Universidade de São Paulo https://orcid.org/0000-0001-9986-8237

DOI:

https://doi.org/10.18028/rgfc.v10i1.7474

Palabras clave:

Evasión Fiscal, Impuestos, Redes Neurales Artificiales

Resumen

A pesquisa teve como objetivo desenvolver um Sistema de Identificação de Risco de Contribuintes baseado em Redes Neurais para auxiliar a Administração Tributária Estadual na identificação de contribuintes mais propensos a assumir a condição de sonegadores do ICMS. Para tanto, foi desenvolvida uma rede neural artificial, denominada Sistema de Identificação de Risco de Contribuintes – SIRC, baseada num modelo perceptron de múltiplas camadas, do tipo alimentada adiante (feedforward), completamente conectada, composta por duas camadas ocultas e treinada com o algoritmo de retropropagação de erro (Backpropagation Error). A construção e operacionalização da SIRC deu-se a partir de informações extraídas dos bancos de dados da Secretaria da Fazenda do Estado da BAHIA (SEFAZ-BA), alimentados por informações prestadas pelos contribuintes, em uma amostra de 74.447 eventos. Na fase de treinamento, a Rede apresentou um índice de acerto de 71% na classificação dos contribuintes passíveis de autuação (ou não). Em relação aos contribuintes que foram autuados, a performance foi 94%. Estes percentuais atestam a eficácia do modelo como instrumento de apoio a decisões de fiscalização no âmbito da Administração Tributária Estadual.

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Citas

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Publicado

2021-02-27

Número

Sección

ARTIGOS