Inteligência Artificial para a Receita Federal

Pontos positivos e negativos de estudar para Receita Federal

Entenda neste artigo o que é Inteligência Artificial para a Receita Federal, sua importância nos dias atuais e conceitos relacionados.

Olá, pessoal! O edital do concurso da Receita Federal, um dos mais aguardados pelos alunos da área fiscal, está publicado e representa uma grande oportunidade!

Seguindo a tendência dos últimos certames, o conteúdo programático contempla disciplinas relacionadas à Tecnologia da Informação – desta vez, utilizando a nomenclatura Fluência em dados.

Neste artigo, abordaremos o tópico Inteligência Artificial, tecnologia que vem impactando a sociedade nas mais diversas áreas, a exemplo de saúde, educação e produção industrial.

Com a área fiscal não é diferente. Por muito tempo, a burocracia foi a principal ferramenta utilizada no combate a fraudes. Seguindo a lógica de maximizar os controles e dificultar a ação dos sonegadores, novos processos eram criados, incluindo principalmente declarações e entrega de documentos comprobatórios.

No entanto, essa abordagem acaba onerando os contribuintes honestos e tem impacto na percepção que os investidores e empresários têm sobre o ambiente de negócios do país como um todo. Por isso, nos últimos anos, a tecnologia tem sido uma grande aliada na busca de soluções mais eficientes e que sejam justas com aqueles que agem corretamente.

Assim, os fiscos vêm modernizando seus processos de planejamento e fiscalização, de modo a facilitar a detecção de fraudes. Nesse contexto, a Inteligência Artificial é uma ferramenta estratégica, pois viabiliza a análise de uma grande quantidade de dados, extraindo deles informações em uma velocidade muito acima daquela que a capacidade humana pode alcançar.

A seguir, veremos a definição desse termo, bem como os principais conceitos relacionados. Vamos lá!

Inteligência Artificial

Definição – Inteligência Artificial para a Receita Federal

Inteligência Artificial (IA) consiste na simulação de processos relacionados à inteligência humana por máquinas, particularmente sistemas computacionais, resultando assim em máquinas inteligentes.

Trata-se de um conjunto de tecnologias que permitem que os computadores desempenhem tarefas avançadas, tipicamente relacionadas à inteligência humana, tais como a habilidade de enxergar, entender e responder as linguagens falada e escrita, analisar dados e fazer recomendações.

Dentre as aplicações específicas de IA, podem-se citar sistemas especialistas, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala e visão computacional.

Benefícios – Inteligência Artificial para a Receita Federal

As aplicações de IA trazem diversos benefícios, dentre os quais podemos citar:

Redução de erro humano: a IA pode eliminar erros manuais no processamento e análise de dados, na montagem em processos de manufatura e em outras tarefas, através da automação associada à utilização de algoritmos que seguem sempre o mesmo processo;
Eliminação de tarefas repetitivas: essa tecnologia pode ser utilizada para executar tarefas repetitivas, liberando assim os seres humanos para trabalhar na resolução de problemas de maior impacto;
Velocidade e acurácia: IA pode processar informações de maneira mais rápida do que os seres humanos, encontrando padrões e descobrindo relacionamentos em dados que poderiam não ser percebido por pessoas;
Disponibilidade constante: não está limitada a um período do dia, nem necessita de intervalos, como os seres humanos. Quando executados na nuvem, sistemas de IA podem estar sempre online, trabalhando continuamente nas tarefas a eles atribuídas.

Funcionamento – Inteligência Artificial para a Receita Federal

Um sistema de IA funciona basicamente da seguinte forma: inicialmente, uma grande quantidade de dados, denominados de dados de treinamento, é ingerida. Após o devido tratamento, esses dados são analisados, com o intuito de encontrar correlações e padrões. Posteriormente, essas informações são utilizadas para fazer predições sobre estados futuros.

Nota-se, nesse processo, a presença de três habilidades cognitivas fundamentais:

Processo de aprendizado: esse aspecto foca na aquisição de dados e na criação de regras, através de algoritmos, para transformá-los em informações úteis;
Processo de raciocínio: refere-se à escolha do algoritmo correto para alcançar a saída desejada;
Processo de autocorreção: consiste no contínuo aperfeiçoamento dos algoritmos para assegurar que eles ofereçam os resultados mais acurados possíveis.

Exemplos atuais – Inteligência Artificial para a Receita Federal

A Inteligência Artificial é utilizada principalmente via sua incorporação a diferentes tipos de tecnologias. Alguns exemplos são explicados a seguir.

**Visão de máquina (*Machine vision***)

Com o uso dessa tecnologia, as máquinas adquirem a habilidade de ver. Ela captura e analisa informações visuais, usando câmeras, conversão analógico-digital e processamento digital de sinais. É utilizada em uma vasta gama de aplicações, desde a identificação de assinaturas até a análise de imagens médicas.

**Aprendizado de Máquina (Machine learning) – Inteligência Artificial para a Receita Federal**

Aprendizado de Máquina possibilita que os computadores possam agir sem a necessidade de prévia programação. Existem três tipos de algoritmos:

Aprendizado supervisionado: os dados são rotulados, permitindo a detecção de padrões que serão usados para rotular novos conjuntos de dados;
Aprendizado não supervisionado: os dados não são rotulados. Nesse caso, o agrupamento dos dados é realizado de acordo com as similaridades e diferenças identificadas;
Aprendizagem por reforço: os dados não são rotulados, porém o sistema de IA recebe um feedback após executar uma ou mais ações. Assim, é possível reconsiderar os padrões anteriormente encontrados e refinar a atuação a partir dos próximos dados.

Processamento de linguagem natural – Inteligência Artificial para a Receita Federal

Consiste no processamento da linguagem humana por um programa computacional. O exemplo mais básico é a detecção de spam nas caixas de e-mail. Mais recentemente, tarefas mais complexas incluem tradução de textos, análise de sentimentos e reconhecimento de fala.

E assim finalizamos mais um artigo, pessoal! Bons estudos e até a próxima!

Lara Dourado