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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | RCMOS - Revista Científica Multidisciplinar o Saber | pt_BR |
| Autor(es): dc.contributor.author | Maria Andrade Azevedo Malvestiti, Jakeline | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-18T19:44:20Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-18T19:44:20Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2026-02-18 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://submissoesrevistacientificaosaber.com/index.php/rcmos/article/view/2064 | - |
| identificador: dc.identifier.other | inteligencia_artificial_direito_tributario_transacoes_eletronicas_2026.pdf | pt_BR |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1171336 | - |
| Resumo: dc.description.abstract | A consolidação da economia digital tem provocado transformações significativas nos mecanismos de arrecadação e fiscalização tributária, impulsionando a incorporação de tecnologias baseadas em Inteligência Artificial pelas administrações fiscais. Nesse cenário, amplia-se a capacidade estatal de monitoramento de transações eletrônicas, com impactos diretos sobre a dinâmica do lançamento tributário e as garantias do contribuinte. O presente artigo tem como objetivo analisar as implicações jurídicas da utilização de sistemas de Inteligência Artificial na automação da fiscalização tributária, com ênfase na identificação de fatos geradores em ambientes digitais. A pesquisa adota metodologia bibliográfica e analítico-normativa, articulando referenciais do Direito Tributário, do Direito Digital e da regulação tecnológica, além de examinar aplicações de Big Data, mineração de dados e modelos preditivos na administração fiscal. A análise demonstra que o uso de redes neurais artificiais e ferramentas de análise preditiva amplia a eficiência arrecadatória, mas tensiona princípios estruturantes do sistema tributário, como capacidade contributiva, contraditório, ampla defesa e devido processo legal. Discute-se, ainda, a emergência de novas exigências profissionais no campo da advocacia tributária, demandando competências em ciência de dados e compliance digital para atuação em ambientes de fiscalização algorítmica. Conclui-se que a incorporação da Inteligência Artificial à atividade fiscalizatória requer aperfeiçoamento normativo e salvaguardas institucionais que assegurem equilíbrio entre eficiência arrecadatória e garantias fundamentais do contribuinte. | pt_BR |
| Tamanho: dc.format.extent | 196 KB | pt_BR |
| Tipo de arquivo: dc.format.mimetype | pt_BR | |
| Idioma: dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazil | * |
| Licença: dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/ | * |
| Palavras-chave: dc.subject | Direito Tributário | pt_BR |
| Palavras-chave: dc.subject | Inteligência Artificial | pt_BR |
| Palavras-chave: dc.subject | Fiscalização Tributária | pt_BR |
| Palavras-chave: dc.subject | Economia Digital | pt_BR |
| Título: dc.title | A inteligência artificial e o direito tributário nas transações eletrônicas: desafios da fiscalização e da legalidade | pt_BR |
| Tipo de arquivo: dc.type | texto | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | Textos | |
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