Mecanismos de Aplicação de Inteligência Artificial para a Redução da Evasão Fiscal no Equador

Resumo

A evasão fiscal continua a afetar a capacidade do Estado equatoriano para financiar suas obrigações constitucionais, devido a práticas evasivas que superam os métodos tradicionais de controle tributário. O objetivo geral do trabalho foi analisar, mediante uma revisão sistemática, o uso da inteligência artificial como ferramenta de redução da evasão fiscal no Equador. A pesquisa adotou uma abordagem qualitativa e utilizou como metodologia uma revisão sistemática para examinar literatura científica relevante publicada nos últimos cinco anos. Foram revisados quinze artigos acadêmicos que abordavam modelos, técnicas e aplicações de inteligência artificial em processos de controle tributário. Os resultados evidenciaram que modelos como machine learning, redes neurais, random forest, clustering e sistemas especialistas têm logrado melhorar a detecção de padrões de evasão, otimizar auditorias, identificar contribuintes de alto risco e fortalecer a rastreabilidade fiscal em diversos países. Concluiu-se que, no caso equatoriano, identificaram-se mecanismos jurídicos que permitem sua integração, embora persistam desafios relacionados à transparência algorítmica, à proteção de dados, à supervisão técnica e à ausência de regulação específica.