Análise Inteligente para Administrações Tributárias

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Análise Inteligente ajuda a melhorar a eficiência das Administrações Tributárias, reduzindo assim a evasão fiscal, com uma excelente gestão da percepção de risco.
Melhorar a transparência e justiça tributária e social. Gerar um sistema de informação integrado intra / interinstitucional que liga dados os contribuintes.

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Análise Inteligente para Administrações Tributárias

  1. 1. Análise Inteligente para Administrações Tributárias
  2. 2. Objetivos Análise Inteligente ajuda a melhorar a eficiência das Administrações Tributárias, reduzindo assim a evasão fiscal, com uma excelente gestão da percepção de risco.
  3. 3. Objetivos Melhorar a transparência e justiça tributária e social. Gerar um sistema de informação integrado intra / interinstitucional que liga dados os contribuintes.
  4. 4. Objetivos Foco principal na fiscalização mas também em prover melhores serviços ao cidadão. Rastreabilidade do contribuinte e os processos de seleção, com base em realimentação da aplicação de modelos preditivos. .
  5. 5. Fraude Fraude. (Del lat. fraus, fraudis). 1. ato de má-fé praticado com o objetivo de enganar ou prejudicar alguém; burla; engano; logração 2. ato ou comportamento que é ilícito e punível por lei 3. Ato de modificar ou alterar um produto ou esconder a qualidade viciada deste, com objetivo de lucro ilícito. 4. contrabando; candonga; fraude fiscal manobra do contribuinte para escapar à incidência tributária
  6. 6. Principais características – Análise de Fraude • Compara padrões demográficos, comportamentos e relacionamentos das pessoas/empresas para determinar o que pode ter um comportamento anormal com relação à regulamentação (risco) • Classifica pessoas/empresas com base em tipos de risco e probabilidade de ocorrência • Rank e associa possíveis ações para enfrentar os riscos e probabilidades de ocorrência (Urgente Investigar, Investigar, Analisar com Ações, Revisar sem Ações, e outros) para concentrar os esforços dos pesquisadores em comportamentos de risco e probabilidade de ocorrência. • Complementa e assegura o atual processo de conformidade normativa
  7. 7. Dados Repositório de Investigaçãos Todos os contribuintes ETL Impostos - Receitas - Pagamentos - Nominata de Pagamento - Outras agências Para conhecer o comportamento do contribuinte
  8. 8. Repositório de Investigaçãos Lista Obejtivo Inspeção/ verificação/ fiscalização Analistas / Inspetores Arquitetura da solução Critérios de especialistas Profissionais Analistas (usuários chave - conhecimento do negócio e modelagem) Base de Conhecimen to Seleção de Caso - contribuintes selecionados Profissionais Analistas (usuários chave - conhecimento do negócio e modelagem) Modelos Preditivos Base de Conhecimen to Modelos Preditivos Business Intelligence Análise Forense
  9. 9. Business Intelligence
  10. 10. Uma ferramenta chave Ajuda a satisfazer os requisitos de informação da agência para realizar uma melhor gestão em diferentes níveis da organização, apoiando a tomada de decisão estratégica.  Segmentar contribuintes.  Identificar perfis de risco.  Concentre-se em planos de fiscalização e autuações.  Otimizando os processos internos associados aos serviços e controle  Prover estatisticas fiscais para fins internos e externos  Ter ferramentas para medir o impacto na arrecadação, por mudanças regulatórias  Facilitar o controlo da gestão.  Melhorar os serviços do contribuinte BI deixa a ser um impulso informático e passa a ser um fator crítico na gestão de órgãos fiscais.
  11. 11. Cliente X índices de risco
  12. 12. Modelos de BI já existente Desenvolvido para as áreas de Gestão de Arrecadação, Fiscalização, Planejamento, Auditoria Interna e Assessoria Econômica  Controles Intensivo e Extensivo  Controle de Omissão  Controle de Fechamentos  Campanhas de imposto de renda e de capital  Análise de Acordos  Análise de Créditos Fiscais  Composição do Registro Contribuintes (CNPJ)  Apoio ao Indicadores de Gestão  Apoio a Estudos Econômicos  Suporte de Auditoria Interna  Seguimento de Metas de Compromisso de Gestão com o Governo
  13. 13. DGI Panamá – Fisc. Setorial • Definição e implementação da Política de Fiscalização Setorial para fortalecer sua autuação em fiscalização, incorporando análise de setores específicos da economia, a fim de verificar o cumprimento das suas obrigações fiscais • Projeto enquadrado em um programa de projetos administrado pelo BID • Implicou especialistas em fiscalização, especialistas panamenhos relacionados setores econômicos do Bebidas Alcoólicas e Combustíveis, assim como informáticos • 15 empresas de todo o mundo, incluindo reconhecidas empresas de USA, Espanha, Colômbia e Panamá participaram da licitação.
  14. 14. DGI Panamá – Fisc. Setorial PROCESSO DA SUPERVISÃO SETORIAL 1. DESENVOLVIMENTO DO MODELO DE NEGÓCIO » Análise econômica da atividade » Contexto regulatório e legal » Identificação de atores e papéis » Identificação de produtos, subprodutos e derivados » Identificação da cadeia de produção e comercialização 2. ANÁLISE FISCAL » Importância do setor na Arrecadação » Impostos específicos que tributa o setor » Obrigações formais. Pesquisa de Declarações juradas 3. MODELO CONTROL FISCAL DO SETOR » Esquema de Controle » Controle de negócios » Controle de gestão » Coleta de informações de terceiro » Definição das variáveis ​​e rácios do Controle » Análise do IVA e do Imposto de Renda
  15. 15. Modelado Predictivo
  16. 16. Uma estratégia focada envolve redução de custos significativos, melhorando o desempenho  Mensagem mais direto  Redução de Custos  Maior impacto dos recursos investidos  Geração de conhecimento sobre o contribuinte. Empresas/Pessoas Clientes anti propensos Objetivo com regras sem modelo Estratégia
  17. 17. A utilização de modelos preditivos permite aumentar a eficácia das Administrações Tributárias, encontrando novos padrões de irregularidades Objetivo Contribuintes Irregularidades Controle / Monitoramento
  18. 18. Finalmente , o que se obtém é uma pontuação que nos permitiria tomar ações objetivas Antigüedad empresa Nominata de Pagamento Impostos Recontrataciones Pagamentos 80 (Alta propensão) Pontuação Irregularidade Resultado
  19. 19. CRISP - DM Uma metodologia
  20. 20. Processo de Seleção Cruzamento • Preditivo • Regras de Negócio Seleção • Entrada de Dados Manual de • Manipulação da seleção • Seleção criada Começa a operação • Passo de selecção no Sistema de Alocação e Seguimento Gero Insumos para Inspector • Ficha Inspector Realimentação resultados da seleção Resultado Atuacion
  21. 21. Processo de Seleção Cruzamento • Preditivo • Regras de Negócio Seleção • Entrada de Dados Manual de • Manipulação da seleção • Seleção criada Começa a operação • Passo de selecção no Sistema de Alocação e Seguimento Gero Insumos para Inspector • Ficha Inspector Realimentação resultados da seleção Resultado Atuacion Solução integrada para a tomada de decisão
  22. 22. Análisis Forense
  23. 23. i2 Analyst’s Notebook Analisar e visualizar relações complexas •Pessoas, lugares, coisas, datas e horários Resolução de identidade Análise de vínculo Análise transacional Análise de rede social Análise temporal Análise geoespacial
  24. 24. Detecta e mapea redes complexas de fraude e crime organizado Multiple visualizações para análise em profundidade • Identificar rapidamente padrões e relações em grandes volume de dados complexos que poderiam passar desapercebidos • Criar inteligência visual e acionáveis • Reduzir o tempo para entregar alto valor de inteligência Grafica linhas temporais
  25. 25. Visualiza dados como linhas de tempo e heat maps Aprofunda o conhecimento em redes fraude complexas Multiple visualizações para análise em profundidade
  26. 26. Análise gráfico, a estilo Análise de Redes Sociais Intermediação 28,89% Proximidade 26,02% Autovetor 39,75%
  27. 27. Repositorio qualquer fonte de dados Actionable Intelligence Como encontra a agulha no palheiro?
  28. 28. Importação de dados • Capture simultaneamente e importe quantidades massivas de dados desde fonte de dados múltiplas • Importe dados para um ambiente centralizado de análise
  29. 29. Nova Visão
  30. 30. Investigar Ferramentas de gestão de casos e visualização para ajudar os pesquisadores na construção de um processo contra os fraudadores.. Detectar Detectar se uma transação é, provavelmente, um ato deliberado para alcançar benefícios econômicos através de falsas declarações e/ou falsificação, e tomar medidas para parar ou enviar para pesquisa Descobrir Comparação contínua de dados de contribuintes, pagamentos, transações ou declarações, com dados de casos conhecidos de fraude para identificar fraudes que não foram detectados anteriormente Prevenir Gerar a percepção de risco para que os contribuintes são bons pagadores Visão Relatórios / Monitoramento Modelo Aprender Construir un caso para pasar a la justicia o pagos de multas Detectar fraudes uma vez que ocorreu - e, portanto, reagir Descubra a fraude depois que aconteceu Descobrir Detectar PrevenirInvestigar Pare o fraude antes que aconteça Análisis de Fraude
  31. 31. Conhecimento reservados Análise de Processos e Pesquisa Dados próprios e fontes externas Análise de áreas/focos a considerar Aplicação de técnicas analíticas para determinar quem se comporta de forma diferente e como Usando módulos analíticos e motores de regras para classificar os Análise dos relatórios, indicadores e planos de ação Pesquisa e cumprimento de normas legais
  32. 32. Declarações Admissão / Triage Sentença Otimização Monitoramento identidade Comportamento Histórico Antecedentes Localizações Identidade Anomalias Padrões Predição Identidade Anomalias Padrões Texto/Conteúdo Redes Sociais Relações Anomalias Padrões/Clusters Texto/Conteúdo Redes Sociais Gestão de Casos Dados não estruturados Visualização de Redes Sociais Dashboard Relatórios Geo-espacial Tendências Predição Fraude pode ser reduzido, em cada fase do ciclo de vida Fraudes já não têm de ser descoberta quando se comete um erro, podemos analisar enormes quantidades de dados em tempo real para prever, prevenir e provar comportamento inadequado. Prevenção Alertas Identificação Localizar Pesquisa Monitoramento Identificar a evasão fiscal Scoring (individual) automático e encaminhamento de eventos Individualização para pesquisa Analisar o ato ilícito e prejuízos Investigar, processar e recuperar Relatórios de evasão com os resultados e estatísticas
  33. 33. Fraude pode ser reduzido, em cada fase do ciclo de vida Fraudes já não têm de ser descoberta quando se comete um erro, podemos analisar enormes quantidades de dados em tempo real para prever, prevenir e provar comportamento inadequado. Prevenção Alertas Identificação Localizar Pesquisa Monitoramento
  34. 34. Dados Brutos Pagamentos, Declarações, Faturamento, outros dados externos Milhares de registros cada dia Histórico do caso Domínio público Correspondência Classificação individualizada periodicamente. "Se está no setor de serviços, tiveram variações acima da média na contratação, nos últimos seis meses e pagamento de impostos, com muita variação. Marcar como arriscado " Classificação de risco: 3,55 IBM Content Analytics o SPSS text minning Diretores da empresa em pesquisa estão com problemas em outras empresas. IBM Case Manager Casos são gerados para os escores mais elevados de risco. Eles são parte do caso, todos os dados do contribuinte e informações externas necessário. Criar itens de trabalho para análise forense. Toda a informação obtida, está contido num caso com o processo definido de acordo com o tipo do mesmo. O caso é atribuída a um inspector para realizar a pesquisa. IBM i2 Se descubre o fraude, e há outras empresas relacionados. Tudo é gravado no caso e é armazenado para futuras investigações de padrões. Criar um relatório para determinar a ação legal. Exemplo - Evasão Fiscal
  35. 35. Processo de Análise de fraude Dados Reunir todos os dados Descobrir Determinar os resultados preditivos Investigar Agir sobre a base de uma compreensão clara do assunto Modelos Preditivos A análise automatizado dos padrões de irregularidades Regras Específicas Fazer o conhecimento explícito do especialistas Fontes de Dados Otimize RecomendaçõesAproveitando dados estruturados e não estruturados Relatórios de Documentação e Pesquisa • Executar análise ad-hoc para compreender os dados, analisar tendências, prever e planear conduzir ações específicas • Usando modelos preditivos para analisar os padrões, determinação de resultados futuros e definir intervenções baseadas em regras do área de ação. • Extrair e normalizar entidades, fatos e conceitos a partir de dados não- estruturados • Explorar as relações complexas • Criar e implantar relatórios, dashboards e scorecards fáceis de entender. • Monitoramento em tempo real de informações para tomar decisões em tempo real • Leve ferramentas de planejamento e de orçamento para melhorar a eficiência do processo Relatórios Mostrar o impacto e eficiência do processo. Gestão de Casos Iniciar e gerenciar o fluxo de trabalho, normas e gestão de fraude A análise visual e forense • Iniciar e gerenciar o fluxo de trabalho, normas e gestão de fraude • Detectando irregularidades identificadas com um análise visual potente de vários conjuntos de dados diferentes e complexos. • A análise visual dos relacionamentos, pertences e redes de influência. • Pesquisas federadas através de múltiplas fontes de dados Process LOB Transaction Novos Padrões Análisis de Contenido e Identidad Extracción y normalización de entidades de los datos no estructurados Identity Insight Identity Insight Execução IBM SPSS IBM Cognos IBM SPSS IBM Cognos ICA i2 i2i2 Tomar decisões em questões com uma compreensão clara e agir em conformidade. Capacidades
  36. 36. Resolução identidade Regras Análise das entidades Modelos Preditivos Otimizar Decisões de evasão ou fraude Detecção de Anomalias Motor de Detecção Contribuinte Declaração Análise Visual e Forense Portal especializado em pesquisa Análise das entidades Prevención, Detección e Investigación Gestão de Casos Alerta em tempo real Nova Pesquisa
  37. 37. Fraud Intelligence Analysis (FIA) • Apresentar características de suspeita de fraude. • Análise utilizando ferramentas visuais para mostrar as relações entre as entidades. • Detecção e Análise Forense • Classificação de risco e alertas • Encontrar informações em fontes estruturadas e não estruturadas • Enriquecimento e melhoria do processo de pesquisa • Geração de um verdadeiro sistema de conhecimento de pesquisa • Documentar e relatar casos de atividades ilegais. Risk alerts  Qualquer fonte de dados  Scorecard de Risco  Análise de canais cruzados  Várias partes interessadas em pesquisa  Baseado em papeis para cada pesquisa
  38. 38. Monitoreo y Gestión de procesos de investigación IBM i2 Fraud Intelligence Analysis 1.0.5 Inclui: Gestão de Processos Monitoramento de Processos Melhoria da eficiência operacional, auditabilidade, e assegurar o cumprimento Processos internos de ponta a ponta: Regras, eventos, KPIs, Dashboards,… Possível Fraude? Resultado da pesquisa em processos de negócios

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