Governo de Minas Gerais: Avaliação do BID aponta Secretaria de Fazenda como referência em análise de dados aplicada ao setor tributário

  Estudo do Banco Interamericano de Desenvolvimento abrange as 27 administrações tributárias estaduais do Brasil. Sempre na vanguarda dos av...

 

Estudo do Banco Interamericano de Desenvolvimento abrange as 27 administrações tributárias estaduais do Brasil.

Sempre na vanguarda dos avanços tecnológicos, a Secretaria de Estado de Fazenda de Minas Gerais (SEF/MG) teve reconhecido o seu compromisso com a modernização e a integração digital, alinhada às exigências da reforma tributária, que está prestes a ser regulamentada pelo Congresso Nacional. Em estudo realizado pelo Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID) com as 27 administrações tributárias estaduais do Brasil, a SEF/MG obteve pontuação que a consolida como referência no uso avançado de dados.

O estudo e seu resultado foram apresentados no painel “Maturidade de análise de dados na Administração Tributária”, realizado na sexta-feira (29/11), na 62ª reunião da Comissão de Gestão Fazendária (Cogef), em Teresina (PI). O evento reuniu representantes de todas as 27 administrações fazendárias do país.

 O Estudo

A avaliação destacou a infraestrutura tecnológica robusta e a maturidade dos processos adotados pela SEF/MG, que obteve pontuação 2,80 (70% da nota máxima) no eixo "Fundações Técnicas" e 2,26 (56% da nota máxima) no eixo "Estratégia e Entregas".

“Isso demonstra avanços significativos em governança, infraestrutura e gestão de dados, com ênfase na capacidade de processamento e conectividade”, destaca o superintendente de Tecnologia da Informação da SEF/MG, Rogério Zupo.

Atualmente, a Secretaria aplica 11 dos 29 casos de uso recomendados, com foco em monitoramento e fiscalização, mostrando maturidade em identificar inconformidades e otimizar a gestão de riscos.

Ainda há oportunidades de expansão em áreas como atendimento ao contribuinte e contencioso tributário, que podem se beneficiar da implementação de inteligência artificial (IA) e machine learning (subconjunto da IA que permite que sistemas aprendam e melhorem de forma autônoma) para maior eficiência.

Estratégia e próximos passos

O roadmap (guia de metas e planejamento) sugere a evolução em duas frentes: o fortalecimento das fundações técnicas e a ampliação do uso de análise avançada de dados em casos estratégicos. As aplicações analíticas visam aumentar a arrecadação, reduzir a evasão fiscal e promover a confiança dos contribuintes. As iniciativas prioritárias incluem:

• Modelos de Gestão de Risco e Seleção de Contribuintes: Algoritmos para clusterização (agrupamento de dados semelhantes) e seleção de ações fiscais estratégicas com base em indicadores econômicos e fiscais.
• Inteligência artificial para análise e apoio à decisão em processos administrativos fiscais: IA generativa para resumos de processos e correlação com casos similares, facilitando decisões administrativas.
• Modelos de Projeção de Arrecadação e Simulação de Renúncia Fiscal: Ferramentas para simulação de cenários fiscais e impacto de políticas de renúncia fiscal, fornecendo insights para políticas tributárias.
• Machine Learning para Cobrança Automatizada: Algoritmos de machine learning com trilhas de cobrança personalizadas para aumentar a recuperação de débitos fiscais.
• Declaração Pré-Preenchida e Apuração Assistida: Algoritmos para automatizar a construção de declarações fiscais, facilitando o cumprimento das obrigações tributárias.
• Identificador de Mercadorias: Modelos de clusterização e mineração para padronizar descrições de mercadorias e aprimorar o controle fiscal.
• Analisador de Impugnações para Melhoria Normativa: Motor de análise textual e algoritmos de clusterização para identificar padrões e facilitar o entendimento de decisões normativas.

Da redação do Portal de Notícias