Unidade de IA da ZRA — O modelo de aprendizagem automática da Autoridade Tributária da Zâmbia para risco aduaneiro

Desde cerca de 2023, a Zambia Revenue Authority (ZRA) tem operado uma 'Unidade de IA' interna, encarregada de modernizar a administração fiscal e aduaneira através de aprendizagem automática. Em parceria com o Center for Effective Global Action (CEGA) da UC Berkeley, a unidade adaptou um modelo Random Forest — anteriormente testado com dados aduaneiros do Paraguai — para sinalizar declarações de importação de alto risco para inspeção física.

Reduzir uma lacuna fiscal aduaneira estimada em 47-56% em cerca de meio milhão de remessas comerciais processadas anualmente, orientando as inspeções para as declarações de maior risco, em vez de depender de verificações genéricas ou puramente manuais.

O piloto de pontuação de risco aduaneiro começou por volta de novembro de 2025 e, segundo o CEGA, está a ser avaliado através de um desenho aleatorizado. A Unidade de IA gere também ferramentas adjacentes, incluindo um chatbot para contribuintes, um assistente de pesquisa de códigos SH e 'incentivos' automatizados de conformidade.

Os resultados quantitativos sobre a precisão de deteção ou a receita recuperada especificamente atribuível ao modelo Random Forest ainda não tinham sido publicados no início do piloto. A ZRA e o Ministério da Tecnologia e Ciência da Zâmbia afirmaram, separadamente, que a modernização impulsionada por IA nas operações da autoridade fiscal contribuiu para um aumento de 60% na cobrança de receitas ao longo de dois anos, mas esse valor descreve o programa de IA mais alargado, e não este modelo específico.

O valor de 60% de crescimento da receita não foi auditado de forma independente e deve ser lido como uma afirmação institucional sobre o programa de IA mais alargado, e não como um resultado causal verificado especificamente do modelo de risco aduaneiro; os resultados do piloto aleatorizado para o próprio modelo continuam pendentes.