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Boa prática Importada

CRM da Poreska Uprava — Plataforma de gestão de risco de conformidade com IA (Sérvia)

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Desde 2018 a administração fiscal da Sérvia opera um sistema de gestão de risco IA/big data com a Universidade de Novi Sad; a receita do imposto salarial cresceu ~70 % (2018–2022), atribuída ao sistema CRM e a reformas administrativas mais amplas.

~70 % nominal growth
Crescimento da receita do imposto sobre salários (2018–2022)
~50 % nominal growth
Crescimento da receita fiscal total (2018–2022)
90–98 %
Precisão do modelo de deteção de anomalias (conjuntos de dados académicos de teste) (as reported in University of Novi Sad paper)
CRM da Poreska Uprava — Plataforma de gestão de risco de conformidade com IA (Sérvia)

Detalhes

Maturidade
Consolidada
Promotor
Poreska uprava (Tax Administration of Serbia) / University of Novi Sad
Período
2018–present
Palavras-chave
tax administration, compliance, big data, fiscal

Contexto

A Poreska Uprava (Administração Fiscal) da Sérvia lançou uma iniciativa de gestão de risco de conformidade (CRM) em 2018, em parceria com a Faculdade de Ciências da Universidade de Novi Sad, aplicando análise de big data e aprendizagem automática às declarações de imposto sobre salários.

Objetivos

O sistema visa detetar desvios na comunicação de folhas de pagamento, pontuar o risco de conformidade dos empregadores e priorizar os recursos limitados de inspeção para os empregadores potencialmente não conformes.

Atividades

O CRM processa registos fiscais administrativos usando métodos de aprendizagem automática; um artigo académico da Universidade de Novi Sad documenta o uso de regressão logística, random forest e máquinas de vetores de suporte. Em janeiro de 2022, a Sérvia introduziu a eFiskalizacija, recibos fiscais eletrónicos obrigatórios em tempo real para todas as transações com consumidores, alargando o conjunto de dados disponível para os modelos de pontuação de risco.

Resultados

Entre 2018 e 2022, a receita do imposto sobre salários na Sérvia cresceu aproximadamente 70% em termos nominais, com a receita fiscal total a subir cerca de 50% no mesmo período; um blogue do Banco Mundial (janeiro de 2024) atribuiu estes ganhos em parte à plataforma CRM, juntamente com o crescimento macroeconómico e as reformas administrativas. O artigo académico reportou uma precisão de 90–98% em conjuntos de dados de deteção de anomalias testados.

Conclusões

O crescimento da receita não pode ser atribuído exclusivamente ao sistema de IA — fatores macroeconómicos e reformas mais amplas foram co-fatores — e a Unidade de Gestão de Risco permanecia subdimensionada em 2022, segundo relatórios do FMI sobre a Sérvia; a lógica algorítmica não é divulgada publicamente.

Implementação
Custo indicativo
Médio (50 mil–500 mil €) — Academic-government partnership (University of Novi Sad) plus national eFiskalizacija infrastructure; no public cost figures found in source.
Tempo até resultados
Longo (> 3 anos) — Operating continuously since 2018, with eFiskalizacija data expansion from January 2022 and World Bank documentation through January 2024.
Equipa e competências
Poreska Uprava (Tax Administration of Serbia) Risk Management Unit, Faculty of Science, University of Novi Sad, as academic/technical partner

Condições de sucesso

  • Academic-government partnership providing technical machine-learning expertise
  • eFiskalizacija (2022) mandatory e-receipts expanding the data pool for risk scoring
  • World Bank engagement supporting the Risk Management Unit

Modos de falha comuns

  • Risk Management Unit remained understaffed as of 2022 per IMF Serbia country reports
  • Algorithmic logic is not publicly disclosed
  • Revenue growth is confounded with macroeconomic growth and other reforms, not isolated to the AI system

Onde se enquadra

Tipo de governação
national tax authority with academic partnership
Escala
national (100,000+ VAT-registered businesses under eFiskalizacija)
Nível de rendimento
upper-middle-income (Serbia)

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.

Anexos

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