BgGPT na NRA — IA soberana da Bulgária para a administração fiscal

A Agência Nacional de Receitas da Bulgária (NRA) implementou o BgGPT, um grande modelo de linguagem soberano e de pesos abertos, desenvolvido pelo INSAIT (Institute for Computer Science, Artificial Intelligence and Technology) da Universidade de Sófia, em março de 2026 — descrito como a primeira implementação administrativa pública em larga escala de um LLM soberano nacional no país. O BgGPT baseia-se na série de modelos de pesos abertos Gemma 3, da Google, e funciona em hardware próprio da NRA, em vez de num fornecedor de cloud, para evitar fugas de dados. Separadamente, a NRA opera um sistema de pontuação de risco fiscal baseado em aprendizagem automática (ML) desde, pelo menos, 2016.

O BgGPT permite que o pessoal da NRA pesquise legislação fiscal e de segurança social, bem como documentos administrativos internos, com respostas em tempo real; o sistema separado de pontuação de risco por ML visa priorizar os recursos de auditoria, classificando as declarações fiscais como de risco elevado ou baixo.

Após um projeto-piloto interno bem-sucedido, a NRA expandiu o BgGPT à sua sede central e às sete direções territoriais, com o integrador nacional Information Services a gerir a implementação técnica; a implementação tem como meta o uso ativo diário por mais de 7000 funcionários da NRA.

Um trabalho académico publicado em 2024 documenta que o sistema de pontuação de risco por ML da NRA audita aproximadamente 15 000 declarações fiscais por mês, utilizando uma classificação algorítmica de risco elevado/baixo. Em março de 2026, o BgGPT encontrava-se ainda em fase de implementação alargada em toda a agência, sendo o valor de mais de 7000 utilizadores diários indicado como uma meta de implementação, e não como um nível de utilização confirmado.

O material de origem regista explicitamente que não estão disponíveis métricas de produtividade do pessoal ou de redução de erros para o BgGPT, nem métricas publicadas de exatidão ou de impacto na receita para o sistema de pontuação de fraude por ML.