Receita Federal usa IA para clusterizar e avaliar Cnaes contra fraudes

A Receita Federal confirmou que está trabalhando em um projeto para organizar a leitura por meio de algoritmos de inteligência artificial do Classificação Nacional de Atividades Econômicas (Cnae), o instrumento de padronização de códigos de atividade e dos critérios de enquadramento de empresas no país.

Durante o 15º Congresso de Prevenção à Lavagem de Dinheiro e ao Financiamento do Terrorismo (PLDFT) da Febraban, Pedro Frantz, auditor fiscal da Receita confirmou a iniciativa nesta quinta-feira, 23. Explicou que a ideia é usar dados setoriais e transacionais para evoluir com os algoritmos da Receita no Cnae para detectar heterogeneidade nos setores e inconsistências cadastrais. Essas ações serão feitas por meio de clusterização e criação de perfis comparativos de comportamento setorial.

De acordo com o auditor, o projeto busca não ser punitivo, mas dar um apoio aos auditores fiscais na avaliação de riscos de uma empresa ser fraudadora, por exemplo. Reforçou que a ideia é compreender comportamentos, isso considerando que a atividade econômica real de uma empresa com Cnae pode evoluir, crescer, diversificar ou mudar.

Frantz afirmou ainda que a Receita Federal está começando a utilizar inteligência artificial no cotidiano de suas tarefas, em especial com organização e análise de dados. É o caso do Projeto Analytics, que permite aos auditores criarem painéis e ferramentas de detecção de anomalias por meio de algoritmos de IA que tem como casos de uso avaliar inconsistência cadastral, incoerência de Cnae e análise de relações entre endereços, vínculos e empresas de fachada. Com o Analytics, os profissionais conseguiram reduzir o tempo de uma das análises financeiras de duas horas para 15 minutos.

Gustavo Caldas, diretor responsável pelas áreas de prevenção à lavagem de dinheiro e compliance do C6 Bank (Android, iOS), afirmou que a iniciativa é bem-vinda, em especial se tiver a possibilidade de troca de informações entre o setor privado financeiro e o órgão governamental.

IA e biometria no combate à fraude

Durante painel no LPDFT, os executivos também defenderam novas formas de combater fraudes e lavagem de dinheiro com IA e biometria. Caldas, do C6, afirmou que o banco utiliza modelos de IA para validação cadastral e detecção de fraude em empresas, como ao cruzar dados de endereço da empresa e do sócio, Cnae, porte, faturamento e comportamento transacional para confirmar se uma empresa é fidedigna ou não.

Por sua vez, Mateus Vendramini Polizeli, superintendente de analytics e PLDFT do Itaú (Android, iOS), afirmou que o setor pode se beneficiar do uso de inteligência artificial e georreferenciamento para avaliar a idoneidade de uma empresa. Como usar essas tecnologias para validar localidade e coerência espacial de empresas e sócios para confirmar se existe uma empresa no endereço declarado.

Caldas disse ainda que os bancos estão bem estruturados para combater fraudes de liveness e que as instituições não sofrem mais com isso, apesar de haver tentativas. Por sua vez, Frantz, da Receita, afirmou que a Carteira de Identidade Nacional (CIN) pode colaborar para não ter mais fraudes, uma vez que terá CPF, QR Code e biometrias unificados nacionalmente e, com isso, os fraudadores não conseguem utilizar o CPF em outro estado.