Projeto desenvolvido com atua\u00e7\u00e3o da Vert Analytics re\u00fane dados, modelos anal\u00edticos e ferramentas de investiga\u00e7\u00e3o para revelar conex\u00f5es complexas em auditorias<\/b><\/p>\n
\nUma infraestrutura de dados desenvolvida com participa\u00e7\u00e3o da Vert Analytics passou a mapear mais de 87 milh\u00f5es de entidades e 421 milh\u00f5es de rela\u00e7\u00f5es para apoiar a fiscaliza\u00e7\u00e3o tribut\u00e1ria no Rio Grande do Sul. O projeto combina processamento em grande escala e an\u00e1lise de v\u00ednculos para mostrar aos auditores conex\u00f5es que dificilmente apareceriam na leitura isolada de notas fiscais, empresas, pessoas e eventos.<\/p>\n
A dimens\u00e3o do ambiente foi detalhada em um estudo de caso publicado pelo SAS. A plataforma central, baseada no SAS Viya, recebe e valida at\u00e9 7 milh\u00f5es de registros por dia. Mais de 1,43 milh\u00e3o de itens de documentos fiscais s\u00e3o analisados a cada hora, com alertas gerados poucos minutos depois da identifica\u00e7\u00e3o de poss\u00edveis irregularidades.<\/p>\n
O ponto central n\u00e3o \u00e9 apenas processar mais dados, mas estabelecer rela\u00e7\u00f5es entre eles. A an\u00e1lise de v\u00ednculos permite representar entidades e conex\u00f5es em estruturas semelhantes a redes. Com isso, o auditor pode observar grupos relacionados, recorr\u00eancias e trajet\u00f3rias de transa\u00e7\u00f5es que permanecem fragmentadas em uma auditoria puramente transacional.<\/p>\n
Da massa de dados ao ambiente de investiga\u00e7\u00e3o<\/b><\/p>\n
Os ind\u00edcios detectados s\u00e3o priorizados e levados a um espa\u00e7o \u00fanico de investiga\u00e7\u00e3o. Nesse ambiente, as equipes encontram alertas, hist\u00f3rico, visualiza\u00e7\u00f5es e entidades relacionadas. O processamento das decis\u00f5es utiliza o SAS Intelligent Decisioning, enquanto o SAS Visual Investigator organiza os elementos que ser\u00e3o examinados pelos auditores.<\/p>\n
Essa arquitetura ajuda a resolver um problema comum em projetos anal\u00edticos: modelos capazes de apontar riscos nem sempre chegam de forma simples ao fluxo de trabalho de quem precisa agir. Ao conectar ingest\u00e3o, tratamento, regras, modelos e investiga\u00e7\u00e3o, a solu\u00e7\u00e3o reduz etapas manuais e aproxima o resultado anal\u00edtico da rotina operacional.<\/p>\n
A Vert Analytics teve participa\u00e7\u00e3o relevante nessa passagem da estrat\u00e9gia para o uso cotidiano. Segundo o SAS, a empresa contribuiu com metodologia, experi\u00eancia t\u00e9cnica s\u00eanior e execu\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica, em colabora\u00e7\u00e3o com profissionais da Secretaria da Fazenda. A consultoria participou de quase todas as iniciativas desenvolvidas at\u00e9 agora no programa Receita Orientada a Dados.<\/p>\n
Constru\u00e7\u00e3o conjunta evita tecnologia desconectada da opera\u00e7\u00e3o<\/b><\/p>\n
O modelo de desenvolvimento reuniu especialistas tribut\u00e1rios, equipes de dados e profissionais de tecnologia desde as etapas iniciais. Em vez de criar ferramentas isoladas para cada departamento, o programa adotou uma base comum de dados e modelos anal\u00edticos. M\u00e9todos \u00e1geis permitiram que as regras e necessidades da fiscaliza\u00e7\u00e3o fossem incorporadas ao longo da constru\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Os efeitos j\u00e1 aparecem em indicadores operacionais. Um sistema de monitoramento cont\u00ednuo processa, a cada hora, mais de 230 mil itens de notas fiscais eletr\u00f4nicas e 1,2 milh\u00e3o de itens de notas fiscais de consumidor. Em uma iniciativa espec\u00edfica, o ambiente identificou aproximadamente US$ 16 milh\u00f5es em diverg\u00eancias de notas de importa\u00e7\u00e3o durante os cinco primeiros meses. O valor se refere a inconsist\u00eancias encontradas, n\u00e3o a uma quantia j\u00e1 recuperada.<\/p>\n
Para organiza\u00e7\u00f5es que lidam com dados cr\u00edticos, o caso refor\u00e7a tr\u00eas requisitos t\u00e9cnicos: escala para absorver grandes fluxos, governan\u00e7a para manter informa\u00e7\u00f5es confi\u00e1veis e integra\u00e7\u00e3o para colocar os resultados nas m\u00e3os dos especialistas. Sem esses elementos, intelig\u00eancia artificial e an\u00e1lise avan\u00e7ada correm o risco de permanecer como experimentos separados da opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Ao estruturar uma solu\u00e7\u00e3o que liga dados, modelos e investiga\u00e7\u00e3o, a iniciativa mostra como a engenharia anal\u00edtica pode ampliar a capacidade de resposta do setor p\u00fablico. O ganho n\u00e3o est\u00e1 apenas na velocidade do c\u00e1lculo, mas na possibilidade de transformar milh\u00f5es de registros em rela\u00e7\u00f5es compreens\u00edveis e casos priorizados para an\u00e1lise humana.<\/p>\n
“Em ambientes de grande escala, o desafio n\u00e3o \u00e9 apenas processar dados. \u00c9 construir uma arquitetura governada que conecte sinais dispersos e entregue contexto para o especialista decidir com mais rapidez e seguran\u00e7a”<\/i>
\nWashington Bila Cox, CPO da Vert Analytics<\/p>\n
Refer\u00eancias utilizadas<\/b><\/p>\n