Redes Neurais Profundas no Apoio à Fiscalização
Resumo: Neste projeto de pesquisa investigaremos o uso de arquiteturas de redes neurais profundas (deep learning) em tarefas de fiscalização da arrecadação de impostos estaduais e de combate à evasão fiscal. Examinaremos métodos de extração de características de dados associados a receitas tributárias e arquiteturas de redes neurais profundas capazes de aprender a relação entre estes dados e fraudes tributárias. Empregaremos dados fornecidos pela Secretaria de Estado da Fazenda do Espírito Santo (Sefaz), dentro do contexto de parceria já estabelecida para a realização deste projeto, para treinar as redes neurais profundas sob investigação. Esperamos, com nossos resultados
experimentais, revelar que os mecanismos propostos para detectar fraudes superam os usados na fiscalização tradicional, e constituem ferramenta vantajosa para detecção de fraudes fiscais. Por consequência, esperamos contribuir para o aumento da receita estadual com impostos e a redução da evasão fiscal.
Data de início: 01/02/2019
Prazo (meses): 24
Participantes:
Papel |
Nome |
|---|---|
| Aluno Doutorado | RALF LUIS DE MOURA |
| Aluno Doutorado | RAPHAEL VIVACQUA CARNEIRO |
| Colaborador | TACIANA DE LEMOS DIAS |
| Colaborador | CLAUDINE SANTOS BADUE |
| Colaborador | LUCILAINE MARIA PASCUCI |
