Perfil Estratégico de Inadimplência por Quantidade (PEIQ): exame jurídico do uso de ferramentas analíticas para recuperação de créditos públicos
| Ano de defesa: | 2021 |
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| Orientador(a): | |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Brasil UFRN PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM DIREITO |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/45619 |
Resumo: | I applied the jurimetrics methodology to quantitatively characterize the default of tax credits of federal public agencies and foundations within the State of Rio Grande do Norte, under the responsibility of the Federal Attorney General's Office - PGF, an agency linked to the Federal Attorney General's Office - AGU. I observed evidence that allowed me to structure a strategic delinquency profile by quantity (PEIQ) through the grouping and statistical organization of the examined variables. From this, I inferred the possibility of using Artificial Intelligence and Big Data on a large scale, as instruments for improving collection and efficiency in the recovery of public credits. As a result, using the technique of bibliographic and documentary research, I structured logical and legal reasoning to support a discussion on the risks and consequences of technological innovation in light of the fundamental guarantees of privacy and data confidentiality in the context of Brazilian tax law, adopting as outlines the fundamental duties of paying taxes and of individualization and identification of the citizen, addressing fiscal secrecy and the processing of personal data necessary for improving the tax authorities and for the effectiveness of solidarity and fiscal citizenship. |
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Perfil Estratégico de Inadimplência por Quantidade (PEIQ): exame jurídico do uso de ferramentas analíticas para recuperação de créditos públicosJurimetriaRecuperação de créditosInteligência artificialBig DataI applied the jurimetrics methodology to quantitatively characterize the default of tax credits of federal public agencies and foundations within the State of Rio Grande do Norte, under the responsibility of the Federal Attorney General's Office - PGF, an agency linked to the Federal Attorney General's Office - AGU. I observed evidence that allowed me to structure a strategic delinquency profile by quantity (PEIQ) through the grouping and statistical organization of the examined variables. From this, I inferred the possibility of using Artificial Intelligence and Big Data on a large scale, as instruments for improving collection and efficiency in the recovery of public credits. As a result, using the technique of bibliographic and documentary research, I structured logical and legal reasoning to support a discussion on the risks and consequences of technological innovation in light of the fundamental guarantees of privacy and data confidentiality in the context of Brazilian tax law, adopting as outlines the fundamental duties of paying taxes and of individualization and identification of the citizen, addressing fiscal secrecy and the processing of personal data necessary for improving the tax authorities and for the effectiveness of solidarity and fiscal citizenship.Apliquei a metodologia da jurimetria para caracterizar quantitativamente a inadimplência de créditos fiscais de autarquias e fundações públicas federais no âmbito do Estado do Rio Grande do Norte, sob responsabilidade da Procuradoria-Geral Federal – PGF, órgão vinculado à Advocacia-Geral da União – AGU. Observei evidências que me permitiram a estruturação de um perfil estratégico de inadimplência por quantidade (PEIQ), por meio do agrupamento e organização estatística das variáveis examinadas. A partir disso, inferi a possibilidade de utilização de ferramentas informáticas inteligentes (IA) de análise descritiva e preditiva, em grandes bases de dados (Big Data), como instrumentos para aperfeiçoamento da cobrança e eficiência na recuperação de créditos públicos. Em razão disso, com utilização da técnica da pesquisa bibliográfica e documental, estruturei raciocínio lógico-jurídico para fundamentar uma discussão sobre riscos e consequências dessa inovação tecnológica em face da garantia fundamental da privacidade no contexto do direito fiscal brasileiro. Para tanto, adotei como recorte os deveres fundamentais de pagar impostos e de individualização e identificação do cidadão, abordando o sigilo fiscal e o tratamento de dados pessoais necessários ao aperfeiçoamento do Fisco e para efetividade da solidariedade e cidadania fiscal.Universidade Federal do Rio Grande do NorteBrasilUFRNPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM DIREITOSiqueira, Mariana dehttp://lattes.cnpq.br/4558790742669435http://lattes.cnpq.br/8308330602865215Menezes Neto, Elias Jacob de06465830426http://lattes.cnpq.br/9152955193794784Pessoa, Daniel Alveshttp://lattes.cnpq.br/2849772794702570Alves, Fabricio Germanohttp://lattes.cnpq.br/4247505371266682Brandão Filho, Murillo César de Mello2022-01-13T23:25:16Z2022-01-13T23:25:16Z2021-10-05info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfBRANDÃO FILHO, Murillo César de Mello. Perfil Estratégico de Inadimplência por Quantidade (PEIQ): exame jurídico do uso de ferramentas analíticas para recuperação de créditos públicos. 2021. 196f. Dissertação (Mestrado em Direito) - Centro de Ciências Sociais Aplicadas, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2021.https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/45619info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRN2022-05-02T15:21:17Zoai:repositorio.ufrn.br:123456789/45619Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/repositorio@bczm.ufrn.bropendoar:2022-05-02T15:21:17Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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