Flávia Cavalcanti

Doris Canen

Acompanhamos nas últimas décadas o irrefreável e transformador fenômeno da digitalização da economia — de aplicativos de transporte a compras online, de entretenimento por streaming a consultas e reuniões virtuais, a digitalização passou a fazer parte dos nossos cotidianos, influenciando decisivamente na configuração dos modelos de negócios dos mais diversos segmentos do mercado. Esse fenômeno configura, assim, o substrato da chamada “Revolução 4.0”, atuando como principal motor de crescimento e inovação na economia mundial.
Na seara tributária, são representativas as discussões em torno de problemas já existentes (mas que são exacerbados pela digitalização), bem como novas polêmicas advindas da singularidade e ineditismo de certas tecnologias, como é o caso da Inteligência Artificial (IA). A par das complexidades fiscais geradas pela IA, sua utilização também traz consigo contribuições relevantes para a otimização da atuação dos profissionais que militam na área. Torna-se oportuno, portanto, lançar luzes sobre como o uso da IA tem evoluído, sobretudo no contexto tributário brasileiro.
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A utilização da IA em matéria fiscal, longe de ser uma concepção moderna, resultante de inovações observadas em estágios mais recentes do seu desenvolvimento, na verdade, apresenta vínculos que remontam às origens desse segmento da ciência da computação. Um dos projetos pioneiros da década de 1970 corresponde a um “expert system”, idealizado pelo professor de Harvard, L. Thorne McCarty, denominado de “Taxman”. McCarty constatou que a tributação corporativa seria um dos ramos mais profícuos para a IA, tendo em vista as suas complexidades e seus múltiplos níveis de abstrações jurídicas. De forma resumida, o Taxman buscava analisar elementos fáticos de dada reorganização societária, com o objetivo de classificá-la em um dos tipos legais previstos pela legislação fiscal dos EUA e, assim, indicar a tributação aplicável sobre a respectiva operação. Além do Taxman, vários outros projetos desenvolvidos entre as décadas de 70 e 90 (i.e., ainda em uma primeira fase de evolução da IA) tiveram como foco a matéria tributária — e.g., o Taxadvisor, o Choose, o Search, o Corptax.
Essa primeira geração de sistemas apresentava uma série de limitações técnicas, que acabavam por prejudicar funcionalidades indispensáveis de “legal reasoning”, tais como capacidade de construção de sentido a partir de experiências práticas, percepção adequada de fatores conjunturais, flexibilidade de adaptação em face de constantes mudanças (não apenas de textos normativos, mas também de posições interpretativas).
Sem dúvidas, os avanços mais recentes nos campos de “machine learning” e de “deep learning” contribuem para que diversas das limitações acima indicadas sejam minimizadas (quiçá superadas), permitindo que a IA se torne ainda mais útil em matéria tributária. Muito embora não se vislumbre uma completa substituição de profissionais especializados pela IA<a href="#_ftn1" name="_ftnref1">[1]</a>, existe uma grande expectativa quanto aos benefícios que essas novas tecnologias podem trazer.
Com efeito, advogados da área já podem contar com ferramentas que em muito auxiliam nas suas atuações, tanto no âmbito de compliance fiscal, quanto nas suas práticas consultiva e contenciosa. Exemplos envolvem desde sistemas que possibilitam a automação de decisões rotineiras, elaborações de relatórios e cumprimento de obrigações acessórias, passando por mecanismos que permitem análises cruzadas e comparativas de precedentes, legislações e outros normativos, até programas que traçam prognósticos com base no exame de padrões decisórios de cortes (administrativas e judiciais) ou que realizam avaliações avançadas de cenários para determinar potenciais exposições fiscais.
A utilização da IA na seara fiscal não tem se limitado, entretanto, à esfera privada. De acordo com levantamento realizado pela OCDE em 2019<a href="#_ftn2" name="_ftnref2">[2]</a>, as administrações tributárias de ao menos quarenta e três jurisdições pretendiam implementar ou já estavam empregando ativamente o uso de IA nas suas atividades. Nesse contexto, merece especial destaque o trabalho conduzido pelas autoridades fazendárias brasileiras, responsáveis por desenvolver, aprimorar e aplicar ferramentas de IA em diversos campos de sua atuação, com níveis de excelência que as colocam como referência internacional na matéria.
Embora não seja disponibilizado um canal onde seja possível consultar todas as pesquisas e sistemas em uso de forma clara e sistematizada (o que, inquestionavelmente, seria muito bem-vindo), uma pesquisa mais seletiva permite localizar diversos projetos relevantes. Como não poderia ser diferente, um dos campos de intensa utilização de IA pelas autoridades fazendárias brasileiras diz respeito às suas atividades de fiscalização. Em particular, a fiscalização aduaneira tem sido um terreno fértil, valendo mencionar instrumentos como: (i) o Sistema de Seleção Aduaneira por Aprendizado de Máquina — SISAM, que realiza um exame das operações de importação com base em um histórico de dados de declarações anteriores com o objetivo de avaliar riscos de potenciais irregularidades nas transações; (ii) o Intelligent and Integrated Customs Transactions Analyzer — ANIITA, que extrai dados dos mais variados sistemas e bases disponíveis, seleciona as informações mais relevantes e identifica inconsistências a partir de cruzamentos; e (iii)  o Painel de Acompanhamento em Tempo Real de Operações Aduaneiras — PATROA, que possibilita acompanhar em tempo real operações suspeitas e escolher o melhor momento e forma de atuação. Vale chamar atenção, também, para o sistema de reconhecimento facial utilizado em alguns aeroportos brasileiros, que auxilia os inspetores da alfândega a identificar passageiros que têm uma maior chance de trazer mercadorias não declaradas e que, portanto, devem submeter-se à conferência de bagagem.
Estão ainda no radar da nova gerência em IA da Receita Federal — RFB (criada nesse ano, pela Portaria ME n. 284/2020) iniciativas como: (i) o projeto AJNA, consistente em uma plataforma de visão computacional e aprendizado de máquina, responsável por detectar mercadorias escondidas em contêineres por meio da análise de imagens escaneadas, cruzamento de dados e análises de risco; e (ii) o projeto BatDoc., que utiliza reconhecimento ótico de caracteres para batimento automático entre declarações de importação e documentos instrutivos (como faturas e conhecimentos de carga).
O uso da IA na criação de ferramentas de auxílio à inspeção não é verificado apenas no âmbito das atividades aduaneiras acima indicadas, estando notoriamente presente na classificação de contribuintes sujeitos a monitoramento especial e monitoramento econômico-tributário diferenciado, bem como nos cruzamentos realizados em fiscalizações internas e externas. São mais de quinhentos sistemas informatizados e diversas fontes externas que fornecem dados utilizados pelas autoridades fazendárias para essas finalidades; um dos sistemas mais relevantes é o Sistema Público de Escrituração Digital —  SPED, que, por meio dos seus diferentes módulos eletrônicos, concentra e processa informações contábeis e fiscais dos contribuintes (apenas para se ter uma dimensão do Big Data obtido por meio do SPED, cf. <a href="http://www.sped.fazenda.gov.br/estatisticascontabil/">http://www.sped.fazenda.gov.br/estatisticascontabil/</a> ).
O cruzamento dessas e muitas outras informações é possível graças ao “T-Rex”, um supercomputador capaz de realizar uma varredura em diferentes esferas e processar um número gigantesco de dados. Outra ferramenta interessante é o chamado “Hal”, que atua no âmbito do Cadastro de Clientes do Sistema Financeiro Nacional — CCS (sistema informatizado do BACEN, cujo acesso pela RFB se dá nos termos do Convênio de Cooperação n. 001/2013), sendo responsável por monitorar e rastrear as transações bancárias das instituições financeiras no país, compilando informações atribuíveis a cada correntista. No que tange a fiscalizações envolvendo pessoas físicas, para além de informações obtidas a partir de cadastros, declarações, documentos públicos, obrigações acessórias, etc., é digna de nota a utilização de modelos de IA, pelas autoridades brasileiras, na realização de pesquisas sobre os contribuintes na internet e em redes sociais, para fins de seleção para malha, de subsídios em lançamentos ou de atribuição de responsabilidade tributária.
Ressalte-se que a utilização de IA pelas autoridades fazendárias brasileiras não se restringe às suas funções fiscalizatórias; novas tecnologias são empregadas, por exemplo, no intercâmbio de informações, no atendimento ao contribuinte e na otimização de processos administrativos — e.g., o SERPRO desenvolveu módulo de distribuição para as delegacias que reduziu significativamente o tempo despendido nessa função e estuda aprimorar o agrupamento e coesão de temas para oferecer maior celeridade aos julgamentos; ainda em relação a processos administrativos de primeira instância, a RFB já iniciou testes para que a IA elabore propostas de decisão em casos de baixa complexidade.
Todos esses exemplos de aplicação da IA na seara tributária brasileira evidenciam não apenas a posição de destaque ocupada pelo Brasil nessa matéria, mas também ressaltam a necessidade de que a utilização dessa tecnologia seja realizada com transparência e em observância a padrões gerais de ética, responsabilidade e não discriminação, que já começam a ser cunhados por organismos internacionais. Mencione-se, nesse contexto, (i) o documento publicado em 2019 pela OCDE intitulado “Principles of Artificial Intelligence”, que veiculou o primeiro padrão internacional acordado por diversos governos (incluindo o Brasil), elencando recomendações que visam a garantir uma administração responsável e confiável do uso da IA e o desenvolvimento de políticas domésticas e internacionais de cooperação, e (ii) a minuta de recomendações da UNESCO para o uso ético da IA, preparado em 2020 por experts de diferentes áreas (incluindo representante brasileiro), após abrangente processo de consulta<a href="#_ftn3" name="_ftnref3">[3]</a>.
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<a href="#_ftnref1" name="_ftn1">[1]</a> Segundo relatório preparado pelo World Economic Forum, haveria uma transformação gradual dos trabalhos; contudo, com base nas estimativas produzidas, a criação de novos empregos superaria os cargos perdidos em função de substituição por máquinas: “[…] we estimate that by 2025, 85 million jobs may be displaced by a shift in the division of labour between humans and machines, while 97 million new roles may emerge that are more adapted to the new division of labour between humans, machines and algorithms.” World Economic Forum (2020). The Future of Jobs Reports. Disponível em: <a href="http://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2020.pdf">http://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2020.pdf</a>
<a href="#_ftnref2" name="_ftn2">[2]</a> OECD. Tax Administrations 2019: Comparative Information on OECD and other Advanced and Emerging Economies. Disponível em <a href="https://www.oecd.org/tax/administration/tax-administration-23077727.htm">https://www.oecd.org/tax/administration/tax-administration-23077727.htm</a>
<a href="#_ftnref3" name="_ftn3">[3]</a> UNESCO (2020). Ad Hoc Expert Group (AHEG) for the Preparation of a Draft Text of a Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Disponível em <a href="https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000373434">https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000373434</a>

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JOTA

O Uso da Inteligência Artificial no Direito Tributário Brasileiro

Do taxman ao T-Rex

O Uso da Inteligência Artificial no Direito Tributário Brasileiro.