Leveraging Property Tax Collection Through an Unsupervised Model for Taxpayer Qualification - Alves, Elioenai L. G.; Viana, Luiz Zairo Bastos; Santos, Fabio; Franco, Wellington; Pinheiro, Vládia (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2023: Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2023)
O Imposto Predial e Territorial Urbano (IPTU), tributo de competência municipal e importante suporte financeiro de serviços públicos, vem sofrendo diminuição na sua arrecadação nos últimos anos. Neste contexto, muitas prefeituras tem buscado medidas para melhorar a comunicação e o sistema de cobrança, e, conhecer o perfil de cada contribuinte/imóvel é fundamental para otimizar os recursos destinados à cobrança e diminuir a inadimplência. O presente trabalho propõe um modelo de Machine Learning não supervisionado para qualificar os contribuintes de impostos imobiliários como o IPTU, a partir do histórico de pagamentos e dos débitos do imposto. Os resultados do modelo treinado com dados da cidade de Fortaleza, comparados com o sistema baseline em uso hoje nessa cidade, indicaram desempenho promissor com F1-Score de 92,30%.