社论： 过程技术税

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根据国家司法委员会（CNJ）《数字正义》报告，巴西司法机构有超过7500万起案件，其中一半以上（52.3%）涉及执行阶段。另一个值得强调的情况是藏品的数量。进入该国法院的知识流程数量几乎是新执行流程数量的两倍。然而，后者待收的案件比前者多出1000万件。


税务执法占司法部门案件总数的 38%，待执行案件的 68%，拥挤率为 87%。这些程序的影响在联邦司法中最为明显，其中 46% 的一级待决案件是税务执法，而在州地区，这一数字达到 40% 的水平。从这些数据可以看出，在分析司法效率和速度时，税务执法是一个关注的中心点。
人工智能可以在这一领域做出重大贡献。事实上，执行流程具有一定的标准化。有效债务凭 电报号码数据 证本身以及债务人资产的所在地都是非常相似的程序，因此技术可以帮助管理这些案件，并提高处理速度、精度和效率。

一些巴西法院意识到了这一现实，已经在这些流程中应用人工智能。司法机构创新、管理和研究中心于GV Knowledge 上发表的研究“应用于司法机构内冲突管理的技术”  [1]的第二版确定了五项人工智能举措，重点关注税务执法。虽然不是研究对象，但一些检察官办公室也一直在使用人工智能，比如联邦地区总检察长办公室就使用Dr. Luzia机器人来协助筛选和立案。

阿拉戈斯法院拥有 Hércules 机器人，可以自动对法律文件进行分类。最初，该系统的目的是筛选马塞约市税务执法法院的请愿书。使用该工具可以通过机器学习轻松解决积压的请愿书。



联邦区和地区法院的荷鲁斯倡议旨在将税务执行法院的实际收集数据数字化，识别 PJe 中的文件类型和费用。伯南布哥法院拥有 Elis，用于加快检查和批准初始税务执法申请的阶段。该工具的目的是识别该程序片段中的不一致之处。如果没有检测到不一致之处，该工具会自动准备标准草案决定并将其转发给法官进行分析和批准。据 TJPE 估计，在使用 Elis 之前，70,000 份初始申请需要大约 1.5 年的时间进行人工审核。目前，人工智能在 15 分钟内就能分析出同样的体积。

南里奥格兰德州法院拥有“IA 税务执行”工具，也用于分析最初的税务执行请愿书。一旦案件输入法院的 eProc 系统，人工智能就会分析结构化数据、案件附带的文件，并据此对初始案件进行分类。

塞尔希培法院仍处于构思阶段，旨在利用人工智能大规模优化税务执法流程，选择适合征收的流程、更新征收金额并通过以下方式进行封锁： Sisbajud、Renajud 系统并搜索 Infojud 上的信息。

一段时间以来，CNJ 也一直对在税务执法过程中使用技术表示兴趣。通过 2019 年第 76 号法令 [2]，成立了一个工作组，负责研究、提出措施并建立电子司法程序 — PJe 中的自动化流程，旨在优化从公共财政部追收活跃债务。通过更快的速度和任务自动化来减少这一瓶颈的可能性使其使用非常有吸引力。