A Vert Analytics desenvolve tecnologia de inteligência analítica aplicada à gestão fiscal de governos estaduais, uma área em que a diferença entre identificar uma irregularidade cedo ou tarde tem impacto direto sobre a arrecadação disponível para financiar serviço público. Em secretarias de fazenda estaduais, como a do Rio Grande do Sul, e na fazenda municipal do Rio de Janeiro, a empresa aplica modelos de inteligência artificial voltados especificamente à detecção de fraude fiscal e tributária.
Esse conjunto de soluções cobre uma variedade ampla de situações: divergência de alíquotas aplicadas em operações, contaminação de redes cruzadas de empresas usadas para simular operações que não existem de fato, e divergência de domicílio fiscal, quando uma empresa declara localização diferente da real para se beneficiar de tratamento tributário indevido. Cada um desses padrões, isoladamente, pode passar despercebido numa análise pontual, mas se torna identificável quando cruzado em escala com dados de milhares de contribuintes.
A malha fiscal como rede que revela padrão de fraude estruturada
Um dos conceitos centrais dessa abordagem é a análise de redes de relacionamento complexas entre contribuintes: identificar quando um grupo de empresas, aparentemente sem relação entre si, na verdade opera de forma coordenada para fraudar o sistema tributário. Esse padrão de fraude estruturada raramente é visível numa análise caso a caso, porque cada empresa isoladamente pode parecer regular, e só o cruzamento de dados revela a coordenação por trás delas. Um grupo de cinco empresas de fachada, por exemplo, pode ter cada uma delas registrada em nome de sócios diferentes, endereços diferentes e ramos de atividade aparentemente sem relação; só quando os vínculos financeiros e societários entre elas são mapeados em conjunto é que o padrão coordenado se torna visível.
A Vert Analytics também aplica monitoramento em tempo real de cargas em trânsito, cruzando dados de manifesto de transporte com histórico de rota e indício de fraude, gerando alerta para postos fiscais quando uma operação apresenta inconsistência que sugere risco de sonegação em andamento, antes mesmo de a carga chegar ao destino declarado.
Projeção de arrecadação como ferramenta de planejamento, não só de fiscalização
Além da detecção de fraude, a Vert Analytics aplica modelos econométricos e de aprendizado de máquina para projetar arrecadação futura, o que permite que uma secretaria de fazenda planeje orçamento com base em estimativa mais precisa, em vez de projeção baseada apenas em tendência histórica simples. Simuladores tributários também permitem avaliar o impacto de uma mudança de alíquota sobre a arrecadação antes de essa mudança ser efetivamente implementada, reduzindo o risco de decisão fiscal baseada em estimativa incorreta.
Essa combinação entre detecção de fraude e planejamento de arrecadação posiciona a tecnologia da Vert Analytics não apenas como ferramenta de fiscalização reativa, mas como instrumento de gestão fiscal mais ampla: ela ajuda o estado a entender melhor onde está perdendo receita indevidamente e quanto pode esperar arrecadar de forma legítima no período seguinte.
O que sustenta essa capacidade de análise em escala estadual?
Aplicar esse tipo de modelo exige infraestrutura de alta performance capaz de processar dados de contribuintes e notas fiscais em volume estadual, com integração em tempo real aos sistemas de emissão de nota fiscal e trilha de auditoria automatizada sobre cada dado ingerido. A Vert Analytics constrói essa infraestrutura como base necessária para que os modelos de detecção de fraude e projeção de arrecadação operem com a confiabilidade que uma decisão de política fiscal estadual exige.
Para gestores públicos responsáveis por arrecadação, essa aplicação de inteligência artificial representa uma mudança relevante: em vez de reagir à fraude identificada tardiamente, por meio de auditoria pontual, a tecnologia permite identificar padrão suspeito enquanto ele ainda está em formação, protegendo receita que, de outra forma, se perderia antes de qualquer intervenção ser possível.
