Questão FC373099
Para responder à questão, considere o seguinte caso hipotético: Um Auditor da Receita Estadual pretende descobrir, após denúncia, elementos que possam caracterizar e fundamentar a
Bancos de Dados Dimensionais
FCC · 2018
Para responder à questão, considere o seguinte caso hipotético:
Um Auditor da Receita Estadual pretende descobrir, após denúncia, elementos que possam caracterizar e fundamentar a possível existência de fraudes, tipificadas como sonegação tributária, que vêm ocorrendo sistematicamente na arrecadação do ICMS.
A denúncia é que, frequentemente, caminhões das empresas Org1, Org2 e Org3 não são adequadamente fiscalizados nos postos de fronteiras. Inobservâncias de procedimentos podem ser avaliadas pelo curto período de permanência dos caminhões dessas empresas na operação de pesagem, em relação ao período médio registrado para demais caminhões.
Para caracterizar e fundamentar a existência de possíveis fraudes, o Auditor deverá coletar os registros diários dos postos por, pelo menos, 1 ano e elaborar demonstrativos para análises mensais, trimestrais e anuais.
A aplicação de técnicas de mineração de dados (data mining) pode ser de grande valia para o Auditor. No caso das pesagens, por exemplo, uma ação típica de mining, que é passível de ser tomada com o auxílio de instrumentos preditivos, é
- quantificar as ocorrências de possíveis pesagens fraudulentas ocorridas durante todo o trimestre que antecede a data da análise, em alguns postos selecionados, mediante parâmetros comparativos preestabelecidos.
- analisar o percentual de ocorrências das menores permanências de caminhões nos postos, no último ano, em relação ao movimento total.
- relacionar os postos onde ocorreram, nos últimos seis meses, as menores permanências das empresas suspeitas e informar o escalão superior para a tomada de decisão.
- realizar uma abordagem surpresa em determinado posto, com probabilidade significativa de constatar ocorrência fraudulenta.
- reportar ao escalão superior as características gerais das pesagens e permanências de todos os caminhões, nos cinco maiores postos do Estado, no mês que antecede a data de análise.
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Gabarito
D
Comentário do professor
A alternativa aponta para o uso de técnicas de análise preditiva: a mineração de dados transforma os registros de pesagem em variáveis (tempo de permanência, empresa, horário, posto, frequência) e treina um modelo preditivo que estima a chance de irregularidade.
Na prática, o modelo fornece uma probabilidade do tipo \(P(\text{fraude}\mid\text{dados})\). Com essa saída é possível identificar postos/turnos com probabilidade significativa de fraude.
A partir daí, o Auditor programa uma abordagem surpresa dirigida aos alvos com \(P\ge\alpha\) (limiar definido pela fiscalização), otimizando recursos e aumentando a chance de constatar irregularidades, além de oferecer base estatística para medidas administrativas ou criminais.
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