O USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA FISCALIZAÇÃO E NA ARRECADAÇÃO TRIBUTÁRIA: ASPECTOS GERAIS E ESPECÍFICOS

Autores

DOI:

https://doi.org/10.47319/rdft.v7n2.99

Palavras-chave:

Arrecadação tributária, Fiscalização tributária, Inteligência artificial

Resumo

Este artigo aborda os elementos gerais e específicos da Inteligência Artificial (IA) no contexto da fiscalização e arrecadação de impostos. O propósito desta investigação é aprimorar a eficácia das operações da Administração Tributária, considerando a IA como uma ferramenta à sua disposição, essencial para o cruzamento de informações e dados, identificação de eventos relevantes e prevenção de fraudes e evasão fiscal. A hipótese formulada concentra-se na função do Estado, onde a Administração Tributária executa suas atividades de fiscalização e arrecadação com o objetivo de fortalecer as receitas públicas, sendo o contribuinte o principal beneficiário dos serviços públicos fundamentais. A metodologia empregue é qualitativa, seguindo um enfoque dedutivo por meio de um procedimento monográfico que utiliza técnicas de pesquisa bibliográfica e documental. A conclusão ressalta a necessidade de implementar inovações tecnológicas com base em critérios de equidade e justiça, especialmente no setor tributário.

Biografia do Autor

  • Fernanda de Holanda Paiva Nunes, Centro Universitário de Brasília (CEUB)

    Especialista em Ordem Jurídica e Ministério Público pela Fundação Escola Superior do Ministério Público do Distrito Federal e Territórios (FESMPDFT). Bacharela em Direito pelo Centro Universitário de Brasília (CEUB). Advogada. 

  • Joedson de Souza Delgado, Universidade de Brasília (UnB)

    Doutorando em Direito na Universidade de Brasília (UnB). Mestre em Direito pelo Centro Universitário de Brasília (CEUB). Servidor público federal. 

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Publicado

08-11-2024

Como Citar

O USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA FISCALIZAÇÃO E NA ARRECADAÇÃO TRIBUTÁRIA: ASPECTOS GERAIS E ESPECÍFICOS. (2024). Revista De Direitos Fundamentais E Tributação, 7(2), 1-19. https://doi.org/10.47319/rdft.v7n2.99