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Orientador(es)
Resumo(s)
A utilização de novas tecnologias de informação e comunicação para disponibilização
dos serviços públicos aos cidadãos, o chamado e-Government, tem sido uma das principais
apostas de muitos países desde o aparecimento da Internet.
A comunicação obrigatória por via eletrónica de faturas através do sistema do e-fatura
transportou, a partir de 2013, o setor tributário português para uma nova realidade. O
aumento da informação que chega em tempo real à autoridade com responsabilidade de
a verificar, a Autoridade Tributária e Aduaneira, veio criar oportunidades de fazer uso
dessa mesma informação para benefício tanto do Estado como do contribuinte final.
O setor fiscal dos impostos indiretos é o que apresenta a maior receita ao estado,
nomeadamente através da tributação do Imposto de Valor Acrescentado (IVA). É também
neste setor que se observa a maior carga sobre os contribuintes ao nível das obrigações na
comunicação de informação e submissão de declarações periódicas.
Com efeito, numa das fases do projeto IVA Automático na Opensoft, o objetivo é
automatizar o preenchimento da declaração periódica de IVA para os contribuintes do
regime normal trimestral com base na informação do sistema e-fatura e outras entidades
estatais.
De modo a caminhar em direção a esse objetivo, nesta dissertação, foi feita a recolha,
análise e processamento de dados relativos a declarações e faturas de sujeitos passivos.
Foram usados quatro algoritmos de Aprendizagem Automática sobre esses dados, com
diversas parametrizações de forma a encontrar os melhores modelos para a classificação
de faturas com base no conhecimento existente. Com base nos resultados obtidos foi feita
uma análise sobre a aptidão do uso destes modelos num ambiente real.
Para além deste estudo de AA, foi desenvolvido um protótipo funcional que implementa
as funcionalidades chave do IVA Automático: classificação de faturas pelos sujeitos
passivos e apresentação da declaração pré-preenchida de IVA.
Descrição
Palavras-chave
Aprendizagem Automática Supervisionada Classificação Automação Impostos IVA
