Análise Inteligente ajuda a melhorar a eficiência das Administrações Tributárias, reduzindo assim a evasão fiscal, com uma excelente gestão da percepção de risco. Melhorar a transparência e justiça tributária e social. Gerar um sistema de informação integrado intra / interinstitucional que liga dados os contribuintes.

1. Análise Inteligente
para
Administrações
Tributárias

2. Objetivos
Análise Inteligente ajuda a melhorar
a eficiência das Administrações
Tributárias, reduzindo assim a evasão
fiscal, com uma excelente gestão da
percepção de risco.

3. Objetivos
Melhorar a transparência e justiça
tributária e social.
Gerar um sistema de informação
integrado intra / interinstitucional
que liga dados os contribuintes.

4. Objetivos
Foco principal na fiscalização mas
também em prover melhores serviços
ao cidadão.
Rastreabilidade do contribuinte e os
processos de seleção, com base em
realimentação da aplicação de modelos
preditivos.
.

5. Fraude
Fraude.
(Del lat. fraus, fraudis).
1. ato de má-fé praticado com o objetivo de enganar
ou prejudicar alguém; burla; engano; logração
2. ato ou comportamento que é ilícito e punível por
lei
3. Ato de modificar ou alterar um produto ou
esconder a qualidade viciada deste, com objetivo
de lucro ilícito.
4. contrabando; candonga;
fraude fiscal manobra do contribuinte para escapar à
incidência tributária

6. Principais características – Análise de Fraude
• Compara padrões demográficos, comportamentos e
relacionamentos das pessoas/empresas para
determinar o que pode ter um comportamento
anormal com relação à regulamentação (risco)
• Classifica pessoas/empresas com base em tipos de
risco e probabilidade de ocorrência
• Rank e associa possíveis ações para enfrentar os
riscos e probabilidades de ocorrência (Urgente
Investigar, Investigar, Analisar com Ações, Revisar
sem Ações, e outros) para concentrar os esforços dos
pesquisadores em comportamentos de risco e
probabilidade de ocorrência.
• Complementa e assegura o atual processo de
conformidade normativa

7. Dados
Repositório de
Investigaçãos Todos os
contribuintes
ETL
Impostos - Receitas - Pagamentos - Nominata de Pagamento - Outras
agências
Para conhecer o comportamento do contribuinte

8. Repositório de
Investigaçãos
Lista Obejtivo
Inspeção/ verificação/ fiscalização
Analistas / Inspetores
Arquitetura da solução
Critérios de especialistas
Profissionais
Analistas
(usuários chave -
conhecimento
do negócio e
modelagem)
Base de
Conhecimen
to
Seleção de Caso - contribuintes selecionados
Profissionais
Analistas
(usuários chave -
conhecimento do
negócio e
modelagem)
Modelos
Preditivos
Base de
Conhecimen
to
Modelos
Preditivos
Business
Intelligence
Análise
Forense

9. Business
Intelligence

10. Uma ferramenta chave
Ajuda a satisfazer os requisitos de informação da agência para realizar uma
melhor gestão em diferentes níveis da organização, apoiando a tomada de
decisão estratégica.
 Segmentar contribuintes.
 Identificar perfis de risco.
 Concentre-se em planos de fiscalização e autuações.
 Otimizando os processos internos associados aos serviços e controle
 Prover estatisticas fiscais para fins internos e externos
 Ter ferramentas para medir o impacto na arrecadação, por
mudanças regulatórias
 Facilitar o controlo da gestão.
 Melhorar os serviços do contribuinte
BI deixa a ser um impulso informático e passa a ser um fator crítico
na gestão de órgãos fiscais.

11. Cliente X
índices de risco

12. Modelos de BI já existente
Desenvolvido para as áreas de Gestão de
Arrecadação, Fiscalização, Planejamento, Auditoria
Interna e Assessoria Econômica
 Controles Intensivo e Extensivo
 Controle de Omissão
 Controle de Fechamentos
 Campanhas de imposto de renda e de capital
 Análise de Acordos
 Análise de Créditos Fiscais
 Composição do Registro Contribuintes (CNPJ)
 Apoio ao Indicadores de Gestão
 Apoio a Estudos Econômicos
 Suporte de Auditoria Interna
 Seguimento de Metas de Compromisso de Gestão com o Governo

13. DGI Panamá – Fisc. Setorial
• Definição e implementação da Política de Fiscalização Setorial para
fortalecer sua autuação em fiscalização, incorporando análise de
setores específicos da economia, a fim de verificar o cumprimento das
suas obrigações fiscais
• Projeto enquadrado em um programa de projetos administrado pelo
BID
• Implicou especialistas em fiscalização, especialistas panamenhos
relacionados setores econômicos do Bebidas Alcoólicas e
Combustíveis, assim como informáticos
• 15 empresas de todo o mundo, incluindo reconhecidas empresas de
USA, Espanha, Colômbia e Panamá participaram da licitação.

14. DGI Panamá – Fisc. Setorial
PROCESSO DA SUPERVISÃO SETORIAL
1. DESENVOLVIMENTO DO MODELO DE NEGÓCIO
» Análise econômica da atividade
» Contexto regulatório e legal
» Identificação de atores e papéis
» Identificação de produtos, subprodutos e derivados
» Identificação da cadeia de produção e comercialização
2. ANÁLISE FISCAL
» Importância do setor na Arrecadação
» Impostos específicos que tributa o setor
» Obrigações formais. Pesquisa de Declarações juradas
3. MODELO CONTROL FISCAL DO SETOR
» Esquema de Controle
» Controle de negócios
» Controle de gestão
» Coleta de informações de terceiro
» Definição das variáveis ​​e rácios do Controle
» Análise do IVA e do Imposto de Renda

19. Modelado
Predictivo

20. Uma estratégia focada envolve redução de
custos significativos, melhorando o desempenho
 Mensagem mais direto
 Redução de Custos
 Maior impacto dos recursos
investidos
 Geração de conhecimento
sobre o contribuinte.
Empresas/Pessoas
Clientes anti propensos
Objetivo
com regras
sem modelo
Estratégia

21. A utilização de modelos preditivos permite aumentar a
eficácia das Administrações Tributárias, encontrando
novos padrões de irregularidades
Objetivo
Contribuintes
Irregularidades
Controle /
Monitoramento

22. Finalmente , o que se obtém é uma pontuação
que nos permitiria tomar ações objetivas
Antigüedad empresa
Nominata de Pagamento
Impostos
Recontrataciones
Pagamentos
80
(Alta propensão)
Pontuação
Irregularidade
Resultado

23. CRISP - DM
Uma metodologia

26. Processo de Seleção
Cruzamento
• Preditivo
• Regras de
Negócio
Seleção
• Entrada de
Dados
Manual de
• Manipulação
da seleção
• Seleção
criada
Começa a
operação
• Passo de
selecção no
Sistema de
Alocação e
Seguimento
Gero Insumos
para Inspector
• Ficha
Inspector
Realimentação
resultados da seleção
Resultado
Atuacion

27. Processo de Seleção
Cruzamento
• Preditivo
• Regras de
Negócio
Seleção
• Entrada de
Dados
Manual de
• Manipulação
da seleção
• Seleção
criada
Começa a
operação
• Passo de
selecção no
Sistema de
Alocação e
Seguimento
Gero Insumos
para Inspector
• Ficha
Inspector
Realimentação
resultados da seleção
Resultado
Atuacion
Solução integrada para a
tomada de decisão

28. Análisis Forense

29. i2 Analyst’s Notebook
Analisar e visualizar relações complexas
•Pessoas, lugares, coisas, datas e horários
Resolução de identidade
Análise de vínculo
Análise transacional
Análise de rede social
Análise temporal
Análise geoespacial

30. Detecta e mapea redes
complexas de fraude e crime
organizado
Multiple visualizações para análise em profundidade
• Identificar rapidamente padrões e
relações em grandes volume de
dados complexos que poderiam
passar desapercebidos
• Criar inteligência visual e acionáveis
• Reduzir o tempo para entregar alto
valor de inteligência
Grafica linhas
temporais

31. Visualiza dados como
linhas de tempo e heat
maps
Aprofunda o
conhecimento em redes
fraude complexas
Multiple visualizações para análise em profundidade

32. Análise gráfico, a estilo Análise de Redes Sociais
Intermediação 28,89%
Proximidade 26,02%
Autovetor 39,75%

33. Repositorio
qualquer fonte de dados
Actionable Intelligence
Como encontra a agulha no palheiro?

34. Importação de dados
• Capture
simultaneamente e
importe
quantidades
massivas de dados
desde fonte de
dados múltiplas
• Importe dados para
um ambiente
centralizado de
análise

35. Nova Visão

36. Investigar
Ferramentas de gestão de
casos e visualização para
ajudar os pesquisadores na
construção de um processo
contra os fraudadores..
Detectar
Detectar se uma transação
é, provavelmente, um ato
deliberado para alcançar
benefícios econômicos
através de falsas
declarações e/ou
falsificação, e tomar
medidas para parar ou
enviar para pesquisa
Descobrir
Comparação contínua de
dados de contribuintes,
pagamentos, transações ou
declarações, com dados de
casos conhecidos de fraude
para identificar fraudes que
não foram detectados
anteriormente
Prevenir
Gerar a percepção de risco
para que os contribuintes são
bons pagadores
Visão
Relatórios /
Monitoramento
Modelo
Aprender
Construir un caso
para pasar a la justicia
o pagos de multas
Detectar fraudes uma
vez que ocorreu - e,
portanto, reagir
Descubra a fraude
depois que
aconteceu
Descobrir Detectar
PrevenirInvestigar
Pare o fraude antes
que aconteça
Análisis de
Fraude

37. Conhecimento
reservados
Análise de
Processos e
Pesquisa
Dados
próprios e
fontes
externas
Análise de
áreas/focos a
considerar
Aplicação de
técnicas analíticas
para determinar
quem se comporta
de forma diferente
e como
Usando módulos
analíticos e motores
de regras para
classificar os
Análise dos relatórios,
indicadores e planos de
ação
Pesquisa e
cumprimento
de normas
legais

38. Declarações Admissão / Triage Sentença Otimização Monitoramento
identidade
Comportamento
Histórico
Antecedentes
Localizações
Identidade
Anomalias
Padrões
Predição
Identidade
Anomalias
Padrões
Texto/Conteúdo
Redes Sociais
Relações
Anomalias
Padrões/Clusters
Texto/Conteúdo
Redes Sociais
Gestão de Casos
Dados não
estruturados
Visualização de
Redes Sociais
Dashboard
Relatórios
Geo-espacial
Tendências
Predição
Fraude pode ser reduzido, em cada fase do ciclo de vida
Fraudes já não têm de ser descoberta quando se comete um erro, podemos analisar enormes quantidades de
dados em tempo real para prever, prevenir e provar comportamento inadequado.
Prevenção Alertas Identificação Localizar Pesquisa Monitoramento
Identificar a
evasão fiscal
Scoring (individual)
automático
e encaminhamento
de eventos
Individualização
para pesquisa
Analisar o ato
ilícito e
prejuízos
Investigar,
processar e
recuperar
Relatórios de
evasão com os
resultados e
estatísticas

39. Fraude pode ser reduzido, em cada fase do ciclo de vida
Fraudes já não têm de ser descoberta quando se comete um erro, podemos analisar enormes quantidades de
dados em tempo real para prever, prevenir e provar comportamento inadequado.
Prevenção Alertas Identificação Localizar Pesquisa Monitoramento

40. Dados Brutos
Pagamentos,
Declarações,
Faturamento, outros
dados externos
Milhares de
registros cada dia
Histórico do caso
Domínio público
Correspondência
Classificação individualizada
periodicamente.
"Se está no setor de serviços,
tiveram variações acima da
média na contratação, nos
últimos seis meses e
pagamento de impostos, com
muita variação. Marcar como
arriscado "
Classificação de risco: 3,55
IBM Content Analytics
o SPSS text minning
Diretores da empresa em
pesquisa estão com problemas
em outras empresas.
IBM Case Manager
Casos são gerados para os escores
mais elevados de risco. Eles são
parte do caso, todos os dados do
contribuinte e informações
externas necessário. Criar itens de
trabalho para análise forense.
Toda a informação obtida, está
contido num caso com o processo
definido de acordo com o tipo do
mesmo.
O caso é atribuída a um inspector
para realizar a pesquisa.
IBM i2
Se descubre o fraude, e há
outras empresas
relacionados.
Tudo é gravado no caso e é
armazenado para futuras
investigações de padrões.
Criar um relatório para
determinar a ação legal.
Exemplo - Evasão Fiscal

41. Processo de Análise de fraude
Dados
Reunir todos os
dados
Descobrir
Determinar os resultados
preditivos
Investigar
Agir sobre a base de
uma compreensão clara
do assunto
Modelos Preditivos
A análise automatizado dos
padrões de irregularidades
Regras Específicas
Fazer o conhecimento explícito do
especialistas
Fontes de Dados
Otimize
RecomendaçõesAproveitando
dados estruturados
e não estruturados
Relatórios de
Documentação e Pesquisa
• Executar análise ad-hoc para
compreender os dados, analisar
tendências, prever e planear conduzir
ações específicas
• Usando modelos preditivos para analisar
os padrões, determinação de resultados
futuros e definir intervenções baseadas
em regras do área de ação.
• Extrair e normalizar entidades, fatos e
conceitos a partir de dados não-
estruturados
• Explorar as relações complexas
• Criar e implantar relatórios, dashboards e
scorecards fáceis de entender.
• Monitoramento em tempo real de
informações para tomar decisões em tempo
real
• Leve ferramentas de planejamento e de
orçamento para melhorar a eficiência do
processo
Relatórios
Mostrar o impacto e
eficiência do processo.
Gestão de Casos
Iniciar e gerenciar o fluxo de
trabalho, normas e gestão de
fraude
A análise visual e forense
• Iniciar e gerenciar o fluxo de
trabalho, normas e gestão de
fraude
• Detectando irregularidades
identificadas com um análise
visual potente de vários
conjuntos de dados diferentes e
complexos.
• A análise visual dos
relacionamentos, pertences e
redes de influência.
• Pesquisas federadas através de
múltiplas fontes de dados
Process LOB
Transaction
Novos
Padrões
Análisis de Contenido e
Identidad
Extracción y normalización de entidades de
los datos no estructurados
Identity
Insight
Identity
Insight
Execução
IBM SPSS
IBM Cognos
IBM
SPSS
IBM
Cognos
ICA
i2
i2i2
Tomar decisões em questões com uma compreensão clara e agir em conformidade.
Capacidades

42. Resolução
identidade
Regras
Análise das
entidades
Modelos
Preditivos
Otimizar
Decisões de
evasão ou
fraude
Detecção de
Anomalias
Motor de
Detecção
Contribuinte
Declaração
Análise Visual e Forense
Portal especializado em pesquisa
Análise das entidades
Prevención, Detección e Investigación
Gestão de Casos
Alerta em tempo
real
Nova Pesquisa

43. Fraud Intelligence Analysis (FIA)
• Apresentar características de suspeita de fraude.
• Análise utilizando ferramentas visuais para mostrar as relações entre as entidades.
• Detecção e Análise Forense
• Classificação de risco e alertas
• Encontrar informações em fontes estruturadas e não estruturadas
• Enriquecimento e melhoria do processo de pesquisa
• Geração de um verdadeiro sistema de conhecimento de pesquisa
• Documentar e relatar casos de atividades ilegais.
Risk alerts
 Qualquer fonte de dados
 Scorecard de Risco
 Análise de canais cruzados
 Várias partes interessadas
em pesquisa
 Baseado em papeis para
cada pesquisa

44. Monitoreo y Gestión de procesos de investigación
IBM i2 Fraud Intelligence Analysis 1.0.5
Inclui:
Gestão de Processos
Monitoramento de Processos
Melhoria da eficiência operacional, auditabilidade,
e assegurar o cumprimento
Processos internos de ponta a ponta: Regras, eventos, KPIs, Dashboards,…
Possível
Fraude?
Resultado da pesquisa
em processos de
negócios