Por que GB-FiscalAI?
O Contexto
A Guiné-Bissau, como muitos países em desenvolvimento, enfrenta desafios significativos no controle aduaneiro e na arrecadação de receitas fiscais. As alfândegas representam uma fonte essencial de receitas para o Estado, mas os métodos tradicionais de controle mostram suas limitações.
📊
Você sabia?
De acordo com a Organização Mundial das Alfândegas, as perdas devido a fraude aduaneira podem representar até 5-10% do PIB em alguns países.
O Problema
Antes do GB-FiscalAI
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PROCESSO MANUAL │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 📄 Declaração → 👤 Agente → ✓/✗ Decisão │
│ chegada examina manual │
│ sozinho │
│ │
│ Problemas: │
│ • Controle aleatório (5-10% das declarações) │
│ • Fadiga humana e erros │
│ • Sem memória de fraudes passadas │
│ • Fraudadores conhecidos não detectados │
│ • Tempo de processamento longo │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘Os Desafios Diários
1. Alto Volume de Declarações
- Centenas de declarações por dia
- Impossível verificar tudo manualmente
- Escolhas arbitrárias sobre o que verificar
2. Técnicas de Fraude Sofisticadas
- Subavalição sistemática de mercadorias
- Classificação incorreta de produtos (códigos SH)
- Documentos e faturas falsificadas
- Uso de empresas fantasma
3. Falta de Ferramentas de Análise
- Dados não centralizados
- Sem visão histórica
- Decisões baseadas em intuição
4. Recursos Limitados
- Quadro insuficiente
- Formação variável dos agentes
- Rotatividade do pessoal
A Solução: GB-FiscalAI
O GB-FiscalAI responde a esses desafios trazendo inteligência artificial ao serviço das alfândegas.
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ COM GB-FiscalAI │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 📄 Declaração → 🤖 IA Analisa → 📊 Score → 👤 Agente│
│ automaticamente de risco decide │
│ │
│ Vantagens: │
│ • 100% das declarações analisadas │
│ • Detecção em tempo real │
│ • Memória de todas as fraudes │
│ • Priorização inteligente │
│ • Agentes focados nos casos críticos │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘Casos de Uso Concretos
Caso 1: Subavalição Detectada
Situação: Um importador declara 500 smartphones a 50 USD cada.
Análise IA: O preço de referência para este modelo é 800 USD. Discrepância: -94% → Alerta Crítico
Resultado: Inspeção revelou → Ajuste fiscal de 375.000 USD
Caso 2: Padrão Suspeito Identificado
Situação: Uma empresa multiplica pequenas importações abaixo do limite de controle.
Análise IA: Detecção de 47 declarações em 30 dias, todas logo abaixo do limite. Padrão: Fracionamento deliberado → Alerta de Padrão
Resultado: Investigação aprofundada → Fraude organizada descoberta
Caso 3: Importador de Risco
Situação: Nova declaração de um importador com histórico problemático.
Análise IA: Score do importador: 78% (histórico de 5 fraudes) Mercadoria sensível + País de risco → Alerta Automático
Resultado: Controle sistemático → Conformidade forçada
Quem Usa GB-FiscalAI?
👨💼
Agentes Aduaneiros
Analisam os alertas e realizam os controles direcionados
📊
Analistas de Risco
Estudam as tendências e melhoram os modelos
👔
Diretores
Acompanham os KPIs e otimizam os recursos
🏛️
Ministério
Maximiza as receitas fiscais
Visão a Longo Prazo
O GB-FiscalAI faz parte da modernização das administrações públicas da Guiné-Bissau:
- Curto prazo (2026): Detecção automatizada de fraudes
- Médio prazo (2027): Integração completa com SYDONIA
- Longo prazo (2028+): Modelo exportável para outros países da CEDEAO
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