Dois projetos fiscais tecnológicos desenvolvidos pela Secretaria de Economia do Distrito Federal (Seec-DF) foram apresentados na 68ª Reunião da Comissão de Gestão Fazendária (Cogef), realizada de terça-feira (16) a quinta-feira (18), em Brasília. A exposição reuniu iniciativas voltadas à fiscalização tributária e ao uso de inteligência artificial no combate à sonegação.
Um dos destaques foi o Sistema Eletrônico de Fiscalização Tributária em Trânsito (Sefit), apresentado por Silvino Nogueira, coordenador de Fiscalização Tributária; Hermógenes Boccanera, gerente do Sistema de Monitoramento de Mercadorias em Trânsito; e Rubens Costa, consultor de TI. A ferramenta integra câmeras OCR para leitura de placas veiculares, balanças WIM para pesagem de caminhões em movimento e um aplicativo inteligente que emite alertas fiscais para os auditores da Subsecretaria da Receita.
Segundo os participantes, o sistema permite fiscalizar mercadorias que entrem ou saiam do Distrito Federal, ou que circulem internamente, em tempo real. O projeto foi desenvolvido para reduzir a evasão fiscal e ampliar a eficiência da fiscalização diante do grande fluxo de caminhões no DF, cortado por rodovias federais e com presença de grandes transportadoras e distribuidoras. Hermógenes Boccanera afirmou que a iniciativa é uma resposta à limitação da fiscalização tradicional, baseada em blitz presenciais e com menor abrangência.
A programação também incluiu a apresentação do auditor fiscal Vinícius Di Oliveira, doutor em Informática pela Universidade de Brasília (UnB), sobre aplicações de inteligência artificial na fiscalização tributária no DF. De acordo com ele, a IA já produz resultados concretos na área, e o machine learning aumenta a efetividade da seleção fiscal.
Di Oliveira explicou que os modelos utilizados pela Seec-DF passam por coleta e preparação de dados, curadoria humana para mapear tipologias reais de sonegação e, em seguida, treinamento para reconhecer essas situações de forma automatizada e escalável. Ele também informou que estuda os LLMs, modelos de linguagem em larga escala, que estão sendo treinados pela Secretaria Executiva da Receita da Seec-DF para classificação tributária.
No relato apresentado, o auditor citou ainda a identificação de empresas noteiras, criadas para emitir créditos fraudulentos de ICMS. Segundo ele, com o uso de machine learning, classificação supervisionada e análise de comportamento, o trabalho foi facilitado. A evolução da fiscalização, conforme sua apresentação, vai da etapa presencial e por amostragem à fase de uso de documentos eletrônicos, ciência de dados e, mais adiante, inteligência artificial generativa, agentes inteligentes e fiscalização preditiva.
