Questão pública

Questão de Tecnologia da Informação

AUDITOR FISCAL DE RECEITAS ESTADUAIS • Cebraspe • 2025

ID 21056 Tecnologia da Informação Deep Learning Cebraspe SECRETARIA DE ESTADO DA ADMINISTRAÇÃO RN AUDITOR FISCAL DE RECEITAS ESTADUAIS 2025

Suponha que, em determinada secretaria de fazenda estadual, esteja avaliando a aplicação de arquiteturas de deep learning para otimizar processos de fiscalização e gestão. Considerando essa situação hipotética e as propriedades das redes neurais convolucionais (CNNs), cuja arquitetura é baseada em camadas de filtragem para a extração de hierarquias de características espaciais, assinale a opção que indica uma aplicação tecnicamente adequada das CNNs, seguida de sua descrição.

redução de dimensionalidade — aplicação de camadas convolucionais para o cálculo de indicadores fiscais sintéticos a partir de variáveis estatísticas descorrelacionadas em ambiente Big Data

análise econométrica — estimativa da elasticidade-preço da demanda e impacto do PIB na receita estadual por meio do treinamento de filtros convolucionais em variáveis macroeconômicas agregadas

agrupamento de contribuintes — utilização de CNNs para a segmentação de empresas por comportamento de crédito, utilizando como entrada bases de dados relacionais e tabelas de histórico de pagamentos

modelagem preditiva de receita — aplicação de CNNs para o ajuste de modelos autorregressivos de séries temporais de arrecadação baseados estritamente em dados numéricos tabelados

auditoria de documentos fiscais — reconhecimento de padrões e classificação automática de documentos digitalizados (como notas fiscais, faturas ou contratos), com vistas a identificar fraudes ou inconsistências em elementos visuais

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