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 no 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 última 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.