Compliance digital: o uso da tecnologia na prevenção a fraudes

Com o avanço de ferramentas tecnológicas, a integridade das informações e a conformidade com as normas não são apenas obrigações legais, mas diferenciais competitivos. O compliance digital surge como a resposta estratégica para um mercado que gera volumes massivos de dados a cada segundo: mais do que automatizar processos, a tecnologia está redefinindo como as empresas protegem seu patrimônio e garantem a transparência fiscal.

Neste artigo, exploramos como essa transformação ocorre, com a contribuição de Sonia R. Arbues Decoster, Prof. e Pesquisadora do Programa de Graduação e do Mestrado Profissional da FIPECAFI.

Como a tecnologia apoia o profissional de contabilidade?

A transição do analógico para o digital permitiu que a contabilidade deixasse de ser uma área puramente reativa, como bem destaca Sonia:

“A auditoria baseada em dados transforma o paradigma da fiscalização: deixamos de apenas reagir ao erro para prever e mitigar riscos em tempo real. No cenário atual, a integração de Big Data, IA e Machine Learning (ML) não apenas acelerou o processo, mas mudou a própria natureza da fiscalização.” A especialista aponta alguns diferenciais fundamentais:

• Análise em tempo real: na auditoria tradicional, os achados são baseados em amostragem estatística, enquanto na era do Big Data/IA, a análise pode ser realizada em grande volume de dados em tempo real, como por exemplo ao processar um volume massivo de notas fiscais eletrônicas, de registros de SPED ou ainda, de movimentações bancárias.

• Detecção de anomalias por comportamento: diferentemente das abordagens convencionais, que se limitam à verificação de regras rígidas e parâmetros preestabelecidos, o emprego de Machine Learning permite a análise de dinâmicas comportamentais. Sob a ótica do aprendizado não supervisionado, algoritmos de agrupamento tornam-se fundamentais para o isolamento de outliers (dados atípicos). Esses pontos fora da curva podem não infringir uma norma explícita, mas apresentam discrepâncias acentuadas quando comparados ao comportamento padrão de organizações de porte e setor análogos. Além disso, a tecnologia viabiliza o reconhecimento de padrões complexos que seriam invisíveis a métodos lineares, elevando o nível de detecção de anomalias.
• Modelos preditivos de risco: a realização da predição por análise de históricos de fraudes confirmadas busca treinar modelos que “pontuam” o risco de cada contribuinte ou lançamento contábil (Credit Scoring/Fraud Scoring). No momento que uma nota é emitida, a IA pode descobrir inconsistências por meio do cruzamento de dados, podendo emitir um alerta de bloqueio antes do fechamento contábil.

• Precisão na classificação fiscal: quando da Classificação Fiscal (NCM), algoritmos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) analisam a descrição dos itens para garantir que a carga tributária aplicada está correta, evitando a elisão fiscal abusiva ou erros de digitação que geram multas.

No entanto, mesmo que a potência dos algoritmos seja impressionante, é necessário cautela. Não basta que uma máquina aponte um erro; é preciso interpretá-lo e investigar, conforme detalha a professora:

“Convém salientar o desafio ético e técnico que se impõe. A evolução para modelos complexos esbarra no desafio da interpretabilidade, conhecido como o fenômeno da ‘Caixa Preta’. Para que a detecção de fraude seja legítima, ela deve ser explicável, permitindo o contraditório. A tendência da IA Explicável surge justamente para solucionar essa lacuna, fornecendo a rastreabilidade dos motivos que geraram o alerta de inconsistência.”

Monitoramento digital e LGPD: como equilibrar

Com o advento da IA Generativa (como LLMs), as ferramentas de proteção de dados tornaram-se mais robustas, mas também ficam suscetíveis a ataques. O grande desafio dos gestores de inovação é equilibrar o monitoramento rigoroso com o direito à privacidade estabelecido pela LGPD.

Para que a detecção de fraudes não se torne uma invasão de privacidade, Sonia aponta que a implementação deve seguir quatro fundamentos essenciais:

1. Minimização de dados: dados coletados devem ser estritamente necessários para a finalidade pretendida. Se o foco é fraude financeira, o sistema processa logs de transações, não mensagens privadas ou dados sensíveis.
2. Base legal e regulação: a prevenção a fraudes geralmente se sustenta em regulamentos de órgãos como BACEN ou CVM, que obrigam a manutenção desses sistemas de monitoramento.
3. Privacy by design: a proteção deve ser nativa. Através da “pseudonimização”, identidades são convertidas em códigos alfanuméricos. A IA mapeia padrões sem quebrar o anonimato civil. O acesso aos dados detalhados ocorre apenas em casos de “alerta crítico”, sob validação de um auditor humano.
4. Transparência institucional: a empresa deve ser clara sobre a existência do monitoramento e quais ferramentas são utilizadas.

O papel do contador e do especialista tributário na era do compliance digital

Muitos temem que a IA substitua o profissional humano, mas a realidade aponta para o oposto: a tecnologia exige um profissional ainda mais estratégico e analítico. Um dos maiores problemas da automação pura é o falso positivo.

“Um exemplo clássico é o alerta gerado por um aumento abrupto na aquisição de insumos, que a IA interpreta como desvio de padrão. Cabe ao especialista tributário contextualizar essa variação como uma decisão estratégica — seja para antecipação de estoque ou resposta a alterações no IPI. Sem essa validação humana, ocorre a ‘fadiga de alertas’, comprometendo a eficácia do sistema”, declara Decoster.

A prerrogativa do especialista transcende a execução técnica: ele assume o papel de auditor de algoritmos, questionando a lógica dos sistemas e garantindo que cada diagnóstico tecnológico tenha sustentação jurídica.

Dessa forma, o profissional contábil evolui de um executor de tarefas para um conselheiro de riscos, atuando no núcleo da governança corporativa e assegurando que a volatilidade da legislação brasileira esteja devidamente refletida na tecnologia de compliance da empresa.