[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-122434-pt":3,"doc-seo-122434-112":31,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},122434,962085570644,"Evangeline","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_994ba38a5ba835b3df7d355c54d3ed8d",32,"Pesquisa e Relatórios","Como é que aplicação de sistemas inteligentes e Machine Learning pode ajudar a prevenir a evasão fiscal","A economia global e aberta intensifica a concorrência fiscal entre Estados, tornando a evasão fiscal empresarial um desafio relevante para a captação de investimento. O documento defende que a modernização dos sistemas fiscais com ferramentas digitais, como análise avançada de dados e aprendizagem automática, pode facilitar o trabalho da administração tributária. A investigação, baseada num modelo qualitativo com entrevistas semiestruturadas, identifica benefícios como redução do tempo de resposta e apoio à análise de informação analítica e financeira. Também reconhece desafios, incluindo investimento robusto em cibersegurança para proteger dados e necessidade de formação adequada para profissionais operarem os sistemas.","How can the application of Intelligent Systems and Machine Learning help prevent Tax Evasion  \nChristian Dahlkvist Mendonça  \nMaster in Management  \nSupervisor:  \nPhD, Rui Alexandre Henriques Gonçalves, Invited Assistant Professor  \nIscte – Instituto Universitário de Lisboa  \nSeptember, 2024  \nDepartment of Marketing, Strategy and Operations  \nHow can the application of Intelligent Systems and Machine Learning help prevent Tax Evasion  \nChristian Dahlkvist Mendonça  \nMaster in Management  \nSupervisor:  \nPhD, Rui Alexandre Henriques Gonçalves, Invited Assistant Professor  \nIscte – Instituto Universitário de Lisboa  \nSeptember, 2024  \nAcknowledgements  \n“A dream written down becomes a goal. A goal broken into steps becomes a plan. A plan backed by action becomes reality.”(Greg Reid)  \nFirstly, I would like to express my gratitude to my family and friends for their support and encouragement throughout the process of writing this thesis. Their belief in me provided the strength I needed to persevere.  \nSecondly, I must also extend special thanks to Dr. Rui Alexandre Henriques Gonçalves, for accepting me as your advisor and for all your support, availability and dedication.  \nFinally, I would like to congratulate myself for the dedication, resilience, and hard work I invested in bringing this project to completion. Without my own determination and commitment, this achievement would not have been possible.  \nTo all, thank you.  \nResumo  \nAtualmente, as empresas operam em uma economia aberta e global, sendo cada vez maiscomum a concorrência fiscal entre Estados como um fator para atrair investimento. No mundo atual, que está em constante evolução, a importância de investir em sistemasinteligentes para combater a evasão fiscal por parte das empresas não pode ser esquecida. Os sistemas fiscais modernos que suportam ferramentas digitais, como, por exemplo, a análise avançada de dados e a aprendizagem automática, podem simplificar o trabalho da administraçãotributária. Dessa forma, é importante referir que a implementação de Sistemas Inteligentes e Machine Learning traz mais benefícios do que obstáculos, tanto para as empresas quanto para a Autoridade Fiscal. A área fiscal é uma área com um vasto potencial de execução desses sistemas. Nesta investigação, foi feita uma análise do contributo que a implementação de Sistemas Inteligentes e Machine Learning tem em ajudar a evitar a evasão fiscal. Após ainvestigação e análise realizada, concluiu-se, através de um modelo qualitativo, maisespecificamente entrevistas semiestruturadas, que os indivíduos entrevistados concordam como sucesso e vantagens dessas novas tecnologias. Além de diminuir o tempo de resposta e análise de informação detalhada, essas ferramentas detalham a informação analítica e financeira deuma empresa, facilitando a leitura para auditores ou investidores. No entanto, apesar de haverentendimento entre os entrevistados sobre os benefícios, também houve espaço para identificaros desafios que esses Sistemas Inteligentes e Machine Learning enfrentam, como a necessidadede um forte investimento em cibersegurança para proteger os dados dos clientes e detreinamento adequado para que os profissionais lidem com esses sistemas.  \nPalavras-chave: Sistemas Inteligentes, SAF-T, Taxação Tributária, Evasão Fiscal, Planeamento Tributário, Autoridade Tributária, Base de Dados.  \nCódigos JEL: E62, H26, H3, K36, M41, O23  \nAbstract  \nCurrently, companies operate in an open and global economy, where Tax competition between States is becoming increasingly common as a factor to attract investment. In today's constantly evolving world, the importance of investing in intelligent systems to combat tax evasion by companies cannot be overlooked. Modern tax systems that support digital tools, such as advanced data analysis and machine learning, can simplify the work of tax administration. In this regard, it is important to note that the implementation of Intelligent Systems and Machine Learning brings mor","cbCaig0UhGw0vOnD","https://ap.wps.com/l/cbCaig0UhGw0vOnD","pdf",678210,3,1,68,"Portuguese","pt",112,"# Resumo\n## Enquadramento e motivação\n## Metodologia e resultados\n## Benefícios e desafios\n# Abstract\n## Contexto e proposta\n## Conclusões do modelo qualitativo","[{\"question\":\"Que papel podem desempenhar os Sistemas Inteligentes e o Machine Learning na prevenção da evasão fiscal?\",\"answer\":\"A análise apresentada indica que ferramentas digitais como análise avançada de dados e aprendizagem automática podem simplificar o trabalho da administração tributária e apoiar a identificação e acompanhamento da evasão fiscal.\"},{\"question\":\"Quais foram os principais benefícios reconhecidos no estudo qualitativo?\",\"answer\":\"Os participantes destacaram benefícios como a redução do tempo de resposta e a disponibilização de informação analítica e financeira mais 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