Inteligência artificial na receita federal do Brasil: automação da gestão de riscos, detecção de fraudes tributárias e governança algorítmica

Resumo

A transformação digital do setor público tem ampliado o uso de ferramentas de análise de dados, automação e inteligência artificial em atividades administrativas e de controle. No caso da administração tributária, esse movimento responde ao crescimento do volume de dados fiscais, à complexidade das transações econômicas digitais e à necessidade de aperfeiçoar o gerenciamento de riscos. Este estudo analisa como a Receita Federal do Brasil vem incorporando recursos de inteligência artificial para apoiar a gestão de riscos, a detecção de fraudes tributárias e aduaneiras e a estruturação de mecanismos de governança algorítmica. Metodologicamente, trata-se de pesquisa bibliográfica e documental, de abordagem qualitativa, baseada principalmente em documentos institucionais oficiais, atos normativos e comunicados institucionais oficiais disponibilizados pela Receita Federal, pelo Ministério da Fazenda, pelo Serpro e por repositórios públicos de governo, complementados por literatura acadêmica sobre transformação digital e inteligência artificial na administração pública. Os resultados indicam que as iniciativas analisadas se concentram em plataformas de analytics, análise de redes complexas, monitoramento de criptoativos, detecção de padrões de risco e institucionalização de princípios de responsabilidade, transparência e supervisão humana. Conclui-se que a experiência da Receita Federal revela um processo de modernização orientado por dados, no qual a inteligência artificial deixa de ser apenas instrumento operacional e passa a integrar a capacidade estatal de fiscalização e decisão, ao mesmo tempo em que exige salvaguardas de governança, conformidade normativa e controle humano.