Utilização de algoritmos bayesianos para classificação automática de mercadorias

Abstract

O presente artigo objetiva demonstrar a aplicabilidade do algoritmo de Naive Bayes no processo de classificação automática de mercadorias no contexto de fiscalização aduaneira. O sistema atual enfrenta inconsistências devido à complexidade e subjetividade das normas NCM/SH. Ao empregar aprendizagem supervisionada e analisar grandes volumes de dados, padrões podem ser extraídos para permitir uma classificação mais precisa dos códigos NCM. Os classificadores Naive Bayes têm o potencial de reduzir significativamente as inconsistências, melhorar a eficiência

The present article aims to demonstrate the applicability of the Naive Bayes algorithm in the process of automatic classification of goods in the context of customs inspection. The current system faces inconsistencies due to the complexity and subjectivity of the NCM/SH standards. By employing supervised learning and analyzing large volumes of data, patterns can be extracted to enable more accurate classification of NCM codes. Naive Bayes classifiers have the potential to significantly reduce inconsistencies, improve the efficiency of customs inspections, and minimize the risk of taxation errors and fraudulent practices.