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Boa prática Importada

eDIS da FURS — Modelos de Aprendizagem Automática da Eslovénia para Deteção de Fraude no IVA

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A FURS opera dois modelos de ML na plataforma eDIS — um sinaliza reembolsos de IVA irregulares desde 2019, outro pontua toda declaração de IVA quanto a fraude desde 2022 — mas uma auditoria da sociedade civil não encontrou avaliação de impacto sobre direitos humanos ou dados.

Detalhes

Maturidade
Consolidada
Promotor
Finančna uprava Republike Slovenije (FURS) — Financial Administration of the Republic of Slovenia
Período
2019-present
Região (NUTS)
SI041
Palavras-chave
tax administration, VAT compliance, fraud detection, risk analysis

Contexto

A Administração Financeira da Eslovénia (FURS) opera a plataforma eDIS, que desde 2019 executa um modelo de risco de reembolso de IVA (VAT-R) que sinaliza pedidos de reembolso irregulares de contribuintes estrangeiros da UE, e desde 2022 um modelo de controlo de IVA que pontua todas as declarações domésticas de IVA de 0 a 1 quanto ao risco de fraude ou erro.

Objetivos

Os casos sinalizados são encaminhados para funcionários humanos da FURS para decisão final; a plataforma também apoia a classificação de documentos assistida por IA e um chatbot voltado para os contribuintes, desenvolvendo cerca de 1.000 modelos candidatos de aprendizagem automática por área de risco, que são filtrados iterativamente até um único modelo de produção.

Atividades

A infraestrutura partilhada eDIS que sustenta estes modelos custou 16,19 milhões de euros. O Digital Government Scan da OCDE de 2026 sobre a Eslovénia documenta a implementação do sistema e o investimento em infraestrutura como parte de uma revisão mais ampla da digitalização governamental.

Conclusões

O Registo independente da sociedade civil sobre o Uso de IA no Setor Público Esloveno, mantido pela ONG Danes je nov dan, concluiu que nenhum dos dois modelos foi sujeito a uma avaliação publicada de impacto sobre direitos humanos ou proteção de dados, e que a FURS não divulgou detalhes dos dados de treino de nenhum dos modelos — uma lacuna de transparência documentada que persiste desde a implementação.

Implementação

Custo indicativo
Elevado (500 mil €–5 M€)
Tempo até resultados
Longo (> 3 anos)
Equipa e competências
Finančna uprava Republike Slovenije (FURS) — operates and maintains both risk models, Human FURS staff make final decisions on flagged cases

Condições de sucesso

  • Shared eDIS infrastructure (€16.19 million) supporting multiple AI use cases including a taxpayer chatbot and document classification
  • Iterative model development — roughly 1,000 candidate models per risk area filtered to one production model

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vias de financiamento indicativas para práticas deste tipo — verifique sempre os avisos abertos e as regras de elegibilidade de cada programa.

Implementa esta prática? Reivindique-a — implementadores verificados obtêm um contacto público na página e podem propor correções.

Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

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