APPLYING FUZZY LOGIC IN ICMS TAX FRAUD DETECTION
Abstract
In Brazilian states, the collection of ICMS (Tax on the circulation of goods and services of interstate and intercity transport and communication) is the main source of resources that allows government to have financial health to provide all the benefits to its population. The perception of suspicious behavior, which indicates a conduct of committing fraud, in relation to the collection of the tax due, is essential to the work of maintaining a balanced and consistent collection with the state economy. The modernization of the methods currently used for this purpose is essential for the state to improve the effectiveness of its function. This study aims to show that the use of fuzzy logic improves the recovery work of this important revenue, selectively selecting potential fraudsters more assertively. A Fuzzy Logic model was built to be applied in the identification of possible misconduct, characterized by a fraud scheme, where supplier companies are used to issue false invoices, with the purpose of generating tax credit for other companies. The results are a greater and faster recovery of the state's revenue, improving its financial situation and, consequently, allowing more investments in the well-being of its population. Although applied to Rio de Janeiro, the result obtained in this study has the potential to contribute in favor of any Brazilian state, as it is a national problem.
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