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Como a ZML ajuda o Controller a combater a sonegação fiscal

Como a ZML ajuda o Controller a combater a sonegação fiscal

A sonegação fiscal é um problema grave no Brasil, sendo o ICMS o tributo mais sonegado nos últimos anos. O uso da Zerum Multiprocessing Language (ZML) pelo Controller tem se mostrado eficaz na detecção de evidências de sonegação fiscal, permitindo a construção de análises mais fáceis e automatizadas. A ZML facilita a ingestão e tratamento de dados em três passos: entrada de dados, processamento e transformação de dados, e resposta, orquestração e automação.

Além disso, os Playbooks oferecem processos padronizados em casos de incidência de sonegação fiscal, descrevendo os passos da detecção à conclusão do processo de análise. Com a ZML, é possível interagir com os dados do Controller, recuperar, tratar e analisar dados brutos de diferentes fontes, cruzar dados de diferentes origens, notificar cenários atípicos com base em análises avançadas e enviar relatórios automatizados com detalhes de cenários de interesse.

Essa linguagem oferece oportunidades para quem deseja fazer suas próprias análises, combinando informações para criar seus próprios insights sobre os dados. Com a expertise tributária e a inteligência da ciência de dados, a Zerum desenvolveu uma inteligência artificial voltada para os auditores fiscais em combate à sonegação fiscal, tornando o processo mais eficiente e eficaz.

Com a Zerum Controller, é possível identificar padrões e inconsistências nas informações fiscais que podem indicar práticas de sonegação fiscal.


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Sobre a Zerum

A Zerum é uma empresa de Data Science líder em inovação que fornece visibilidade e entendimento em tempo real sobre fluxos de dados complexos. Nossos produtos, serviços e tecnologias ajudam grandes organizações a reduzir gargalos operacionais, combater ameaças cibernéticas avançadas, detectar fraudes e manter comunidades seguras.


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