• AAplicar um modelo de regressão linear múltipla para prever o ICF diário com base no histórico de arrecadação, considerando como outliers os resíduos acima de dois desvios-padrão, e, em seguida, bloquear automaticamente a emissão de notas fiscais dos contribuintes com resíduos elevados.
• BUtilizar algoritmos de agrupamento (clustering) para segmentar os contribuintes por setor econômico e, dentro de cada cluster, calcular a média móvel do ICF; os picos que ultrapassarem a média móvel em 50% devem ser tratados como erro de sistema e desconsiderados do painel gerencial.
• CEmpregar técnicas de detecção de anomalias baseadas em densidade local (ex.: LOF) e regras de associação (ex.: Apriori) para identificar combinações incomuns entre contribuintes, destinatários e cancelamentos extemporâneos, priorizando a investigação fiscal dos grupos que apresentarem simultaneamente alto ICF e alta taxa de cancelamento para destinatários sem histórico de relacionamento.
• DImplementar um dashboard com indicadores de risco que classifique os contribuintes em faixas de risco com base exclusivamente no valor total das notas emitidas, utilizando a técnica de árvore de decisão para prever a probabilidade de sonegação, e, a partir daí, emitir alertas automáticos para todos os contribuintes com ICF acima da média nacional.
• ERealizar análise de séries temporais com modelo ARIMA para prever o ICF esperado para cada dia e, quando o valor observado exceder o intervalo de confiança de 95%, acionar imediatamente o cancelamento das notas fiscais emitidas no dia, independentemente do contribuinte, como medida preventiva de proteção da arrecadação.

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