From 2022, Australia's ATO deployed ML to detect a large-scale GST refund fraud scheme: 57,000+ alleged offenders identified, A$2.7 billion in additional suspect refunds prevented, A$123 million recovered, and 126 convictions — with ANAO identifying significant governance gaps.
2.7 A$ billion
Reembolsos de GST suspeitos adicionais evitados (2022-2025)
123 A$ million
Fundos recuperados
57,000+
Alegados infratores sujeitos a ações de fiscalização
Em maio de 2022, a Australian Taxation Office (ATO) lançou a Operation Protego após um aumento rápido de pedidos fraudulentos de reembolso de GST promovidos nas redes sociais, em que pessoas criavam Australian Business Numbers para empresas inexistentes e apresentavam Business Activity Statements falsas para reclamar reembolsos, com um valor estimado de 2 mil milhões de dólares australianos obtidos fraudulentamente.
Activities
A ATO implementou modelos de aprendizagem automática para sinalizar pedidos de reembolso suspeitos quase em tempo real e identificar redes de fraudadores relacionados, permitindo uma deteção a uma escala impossível através de amostragem manual de auditoria, com pontuação de risco baseada em IA a ser usada para priorizar casos para fiscalização.
Results
Os resultados documentados, confirmados pelo Australian National Audit Office, incluem a prevenção de mais 2,7 mil milhões de dólares australianos em reembolsos de GST suspeitos, a recuperação de 123 milhões de dólares australianos, ações de fiscalização contra mais de 57 000 alegados infratores, 126 condenações criminais com penas até 7 anos e 6 meses, e cerca de 300 milhões de dólares australianos em multas e juros cobrados até julho de 2025.
Conclusions
A auditoria de desempenho de 2024-25 da ANAO classificou a deteção de fraude como 'amplamente eficaz' numa área, mas 'parcialmente eficaz' noutras três, não tendo encontrado uma estratégia de implementação de IA adequada, funções de IA pouco claras a nível institucional, nem mecanismos de gestão de risco específicos para IA — ilustrando tanto a capacidade da IA para detetar fraude em grande escala como as lacunas de governação que podem surgir sem supervisão proporcional.
Implementation
Indicative cost
High (€500k–€5M)
Time to results
Long (> 3 years)
Staffing & skills
ATO investigators using AI-driven risk scoring to prioritise cases, ANAO auditors performing independent governance review
Conditions for success
Real-time or near-real-time fraud flagging at scale
Clear AI governance framework with defined roles and risk management (identified as missing)
Common failure modes
No fit-for-purpose AI implementation strategy
Unclear enterprise-wide AI roles and responsibilities
No AI-specific risk management arrangements (per ANAO audit)
Where it fits
Governance type
national tax administration
Scale
national
Income level
high-income
Data sources
Where this practice's information was retrieved from, and when.
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