{"id":143969,"date":"2026-10-27T15:20:00","date_gmt":"2026-10-27T18:20:00","guid":{"rendered":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/saftec-digital\/monitoramento-em-tempo-quase-real-amplia-capacidade-de-fiscalizacao-tributaria-no-rio-grande-do-sul\/"},"modified":"2026-10-27T18:11:36","modified_gmt":"2026-10-27T21:11:36","slug":"monitoramento-em-tempo-quase-real-amplia-capacidade-de-fiscalizacao-tributaria-no-rio-grande-do-sul","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/saftec-digital\/monitoramento-em-tempo-quase-real-amplia-capacidade-de-fiscalizacao-tributaria-no-rio-grande-do-sul\/","title":{"rendered":"Monitoramento em tempo quase real amplia capacidade de fiscaliza\u00e7\u00e3o tribut\u00e1ria no Rio Grande do Sul"},"content":{"rendered":"\n

Solu\u00e7\u00e3o constru\u00edda com participa\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica da Vert Analytics analisa mais de 1,43 milh\u00e3o de itens de notas fiscais por hora e ajudou a identificar US$ 16 milh\u00f5es em diverg\u00eancias em cinco meses<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Uma solu\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia anal\u00edtica constru\u00edda pela Secretaria da Fazenda do Rio Grande do Sul com participa\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica da Vert Analytics mudou a forma de acompanhar transa\u00e7\u00f5es fiscais no estado. O ambiente passou a processar continuamente dados de documentos eletr\u00f4nicos, emitir alertas em poucos minutos e oferecer aos auditores uma vis\u00e3o integrada dos ind\u00edcios que exigem apura\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Os resultados foram divulgados em um estudo de caso do SAS, software central utilizado no projeto. Segundo a publica\u00e7\u00e3o, o sistema analisa mais de 230 mil itens de notas fiscais eletr\u00f4nicas e 1,2 milh\u00e3o de itens de notas fiscais de consumidor por hora. Quando identifica uma poss\u00edvel irregularidade, o alerta pode chegar \u00e0s equipes em at\u00e9 cinco minutos.<\/p>\n\n\n\n

A mudan\u00e7a encurta uma dist\u00e2ncia estrat\u00e9gica na fiscaliza\u00e7\u00e3o: o intervalo entre o fato gerador e a capacidade de agir sobre uma inconsist\u00eancia. Em vez de concentrar o trabalho apenas em auditorias retrospectivas, que podem reunir anos de opera\u00e7\u00f5es, o modelo permite priorizar riscos enquanto as transa\u00e7\u00f5es ainda s\u00e3o recentes. Isso abre espa\u00e7o para orientar corre\u00e7\u00f5es mais cedo, reduzir o ac\u00famulo de passivos pelos contribuintes e proteger a arrecada\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Diverg\u00eancias identificadas com mais rapidez<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Em uma das frentes de monitoramento, cerca de US$ 16 milh\u00f5es em diverg\u00eancias relacionadas a notas de importa\u00e7\u00e3o foram identificados nos primeiros cinco meses de opera\u00e7\u00e3o. O n\u00famero representa inconsist\u00eancias detectadas e n\u00e3o deve ser confundido com receita j\u00e1 recuperada. No conjunto da iniciativa Receita Orientada a Dados, mais de US$ 1 bilh\u00e3o em receita tribut\u00e1ria anual \u00e9 acompanhado em tempo quase real, de acordo com o SAS.<\/p>\n\n\n\n

O volume exige uma infraestrutura capaz de receber e validar at\u00e9 7 milh\u00f5es de registros por dia, al\u00e9m de acomodar regras tribut\u00e1rias e cen\u00e1rios de investiga\u00e7\u00e3o distintos. A base tecnol\u00f3gica combina intelig\u00eancia artificial, aprendizado de m\u00e1quina, intelig\u00eancia de neg\u00f3cios, governan\u00e7a de dados e ferramentas de investiga\u00e7\u00e3o em um mesmo ecossistema.<\/p>\n\n\n\n

A Vert Analytics teve papel central na transforma\u00e7\u00e3o dessa arquitetura em solu\u00e7\u00f5es operacionais. Conforme o estudo, a empresa levou metodologia de projeto, profissionais seniores e apoio pr\u00e1tico \u00e0 execu\u00e7\u00e3o, trabalhando ao lado das equipes da Fazenda em quase todas as iniciativas j\u00e1 desenvolvidas no programa. A constru\u00e7\u00e3o reuniu especialistas tribut\u00e1rios, \u00e1reas de dados e tecnologia em times integrados e com entregas \u00e1geis.<\/p>\n\n\n\n

Tecnologia acompanha estrat\u00e9gia de conformidade<\/strong><\/p>\n\n\n\n

O avan\u00e7o est\u00e1 alinhado \u00e0 estrat\u00e9gia mais ampla da Receita Estadual. O Plano Anual da Fiscaliza\u00e7\u00e3o de 2026 prev\u00ea mais de 180 a\u00e7\u00f5es, com cerca de dois ter\u00e7os voltados \u00e0 regulariza\u00e7\u00e3o e \u00e0 atua\u00e7\u00e3o preventiva. O documento oficial tamb\u00e9m destaca o desenvolvimento de malhas fiscais, o cruzamento de grandes volumes de informa\u00e7\u00f5es e a detec\u00e7\u00e3o de fraudes em tempo real.<\/p>\n\n\n\n

Na pr\u00e1tica, a intelig\u00eancia anal\u00edtica funciona como uma camada de prioriza\u00e7\u00e3o. Poss\u00edveis irregularidades s\u00e3o detectadas e organizadas para investiga\u00e7\u00e3o, enquanto os auditores acessam alertas, hist\u00f3rico, entidades relacionadas e visualiza\u00e7\u00f5es no mesmo ambiente. A tecnologia n\u00e3o elimina o trabalho especializado da fiscaliza\u00e7\u00e3o. Ela concentra a aten\u00e7\u00e3o humana nos casos com maior sinal de risco e reduz o tempo gasto para reunir informa\u00e7\u00f5es dispersas.<\/p>\n\n\n\n

O caso tamb\u00e9m mostra que a moderniza\u00e7\u00e3o da administra\u00e7\u00e3o tribut\u00e1ria depende de mais do que adquirir software. Dados confi\u00e1veis, integra\u00e7\u00e3o entre \u00e1reas, regras compreens\u00edveis e capacidade de transformar modelos anal\u00edticos em rotinas de trabalho s\u00e3o partes do mesmo projeto. Ao combinar a plataforma do SAS, o conhecimento fiscal da administra\u00e7\u00e3o estadual e a execu\u00e7\u00e3o especializada da Vert Analytics, a iniciativa aproxima a fiscaliza\u00e7\u00e3o do momento em que a transa\u00e7\u00e3o ocorre.<\/p>\n\n\n\n

“Projetos de miss\u00e3o cr\u00edtica exigem muito mais do que tecnologia. \u00c9 preciso integrar dados, regras, pessoas e governan\u00e7a para que a intelig\u00eancia anal\u00edtica se transforme em uma decis\u00e3o \u00fatil, no tempo certo”<\/em> Andr\u00e9 Faria, CEO da Vert Analytics<\/p>\n\n\n\n

Refer\u00eancias utilizadas<\/strong><\/p>\n\n\n\n

SAS.<\/strong> How trustworthy data and timely action boost tax compliance in Brazil<\/a>. Fonte prim\u00e1ria para atribui\u00e7\u00e3o \u00e0 Vert Analytics, arquitetura tecnol\u00f3gica, m\u00e9tricas operacionais e resultados divulgados.<\/p>\n\n\n\n

Secretaria da Fazenda do Rio Grande do Sul.<\/strong> Plano Anual de Fiscaliza\u00e7\u00e3o 2026<\/a>. Fonte oficial para o contexto de fiscaliza\u00e7\u00e3o preventiva, uso intensivo de dados e n\u00famero de a\u00e7\u00f5es previstas.<\/p>\n\n\n\n

A OESP<\/strong> n\u00e3o \u00e9(s\u00e3o) respons\u00e1vel(is) por erros, incorre\u00e7\u00f5es, atrasos ou quaisquer decis\u00f5es tomadas por seus clientes com base nos Conte\u00fados ora disponibilizados, bem como tais Conte\u00fados n\u00e3o representam a opini\u00e3o da OESP<\/strong> e s\u00e3o de inteira responsabilidade da Ag\u00eancia Saftec<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Solu\u00e7\u00e3o constru\u00edda com participa\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica da Vert Analytics analisa mais de 1,43 milh\u00e3o de itens de notas fiscais por hora e ajudou a identificar US$ 16 milh\u00f5es em diverg\u00eancias em cinco","protected":false},"author":1,"featured_media":143970,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"footnotes":""},"categories":[525],"tags":[],"class_list":["post-143969","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-saftec-digital"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/143969","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=143969"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/143969\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":143994,"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/143969\/revisions\/143994"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/media\/143970"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=143969"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=143969"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=143969"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}