Ciência da Computação
| Trabalho de Conclusão |
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| Título: | MODERNIZAÇÃO DA AUDITORIA FISCAL: EXTRAÇÃO DE REGRAS E IDENTIFICAÇÃO DE INCONSISTÊNCIAS NA EFD ICMS/IPI USANDO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL |
| Aluno: | CARLA REIS |
| Semestre: | 2025/01 |
| Situação: | TC II |
| Áreas de interesse: | Não informado |
| Orientador: | Juliano Varella de Carvalho |
| Avaliadores: | Edvar Bergmann Araujo, Paulo Ricardo Muniz Barros |
| Documentos: | Anteprojeto (liberado apenas para a banca), Texto final TC1 (liberado apenas para a banca) |
| Palavras-chave: | Auditoria Fiscal, Inteligência Artificial, Deep Learning, Processamento de Linguagem Natural, EFD ICMS/IPI. |
| Resumo: | Este trabalho surge da necessidade de lidar com as complexidades da Escrituração Fiscal Digital (EFD) ICMS/IPI, resultantes da transição para o ambiente digital. O objetivo principal é desenvolver uma ferramenta utilizando Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Deep Learning para extrair regras e validações da Guia Prático da EFD ICMS/IPI e identificar inconsistências em bases de dados fiscais. A metodologia inclui estudo das tecnologias, análise da guia, extração de dados não estruturados, categorização com NLP, desenvolvimento de um MVP (Produto Mínimo Viável) de validação e avaliação da eficácia. Este estudo contribui para uma melhor compreensão das regras fiscais, fornecendo uma ferramenta eficaz para a detecção de inconsistências. |
| Link biblioteca: | Não informado |
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