Browsing by Author "Rodolfo, Bruno Couto de Abreu"
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- Avaliação da Eficácia da Infraestrutura Digital na Comunicação Institucional: Desafios e Perspectivas na Administração Tributária de MoçambiquePublication . Rodolfo, Bruno Couto de Abreu; Gonçalves, Bruno F.; Freitas, VanusaEste artigo avalia a eficácia da infraestrutura digital da Administração Tributária de Moçambique (ATM) no apoio às operações de comunicação institucional, tanto internas quanto externas. Tendo como foco a avaliação da eficácia da infraestrutura digital na comunicação institucional da ATM, este estudo adota uma abordagem metodológica mista, que combina dados qualitativos e quantitativos. A análise baseia-se em entrevistas realizadas com funcionários da ATM e na aplicação de questionários a contribuintes nas cidades de Maputo, Beira e Nampula. Essa estratégia visa identificar os principais desafios enfrentados na integração tecnológica, nos fluxos comunicacionais e na prestação de serviços digitais, bem como levantar percepções e expectativas dos utilizadores em relação à modernização institucional. Os resultados revelam avanços consideráveis em plataformas de atendimento e gestão fiscal digital, mas também destacam desafios como a limitada interoperabilidade entre sistemas, desigualdades no acesso digital e lacunas na capacitação tecnológica do pessoal. As conclusões apontam para a necessidade de investimentos estratégicos em infraestrutura e formação para consolidar uma comunicação institucional mais eficiente e inclusiva.
- Digital Transformation and Internal Communication Efficiency in Tax Administrations: Evidence from a Case Study in the Southern Region of AfricaPublication . Rodolfo, Bruno Couto de Abreu; Gonçalves, Bruno F.; Freitas, VanusaThe structural limitation of internal communication significantly compromises administrative efficiency in public institutions of developing countries. This challenge is particularly sensitive in the tax administration of the southern Africa region, where the rapid and secure flow of information is vital for effective revenue collection and tax management. The adoption of digital platforms constitutes a central vector for modernization, mitigating historical inefficiencies and promoting high standards of transparency and institutional accountability. This study adopts a mixed methodological approach, through questionnaires applied to 407 employees, interviews with managers, and direct observation of communication processes, analyzed both quantitatively and qualitatively. The results reveal significant improvements in communication speed, departmental integration, and information accuracy. However, challenges persist, such as weaknesses in technological infrastructure, resistance to change, and limitations in technical training. It is concluded that digital transformation has already promoted substantial progress, but its full potential requires continuous investments in infrastructure, training, and organizational adaptation.
- Innovative Applications of Artificial Neural Networks in Tax ForecastingPublication . Rodolfo, Bruno Couto de Abreu; Gonçalves, Bruno F.The importance of forecasting tax revenues is vital for economic planning and financial sustainability in Mozambique. The study addresses this topic by exploring the potential of Artificial Neural Networks (ANNs) to improve such predictions. The central problem is the limitation of conventional methods in capturing the complexity of fiscal data. The objective is to develop an ANN model that incorporates historical data and economic factors, providing a mixed methodology that enriches the analysis with qualitative and quantitative data. The rationale for adopting ANNs lies in their superior modeling and prediction capabilities in large and complex data environments. The results achieved demonstrate that ANNs can predict tax revenues with greater accuracy, surpassing traditional models. The conclusion points to the ANN as a valuable tool for tax authorities, enhancing efficiency in collection and contributing to the country's fiscal stability.
- Innovative Applications of Artificial Neural Networks in Tax ForecastingPublication . Rodolfo, Bruno Couto de Abreu; Gonçalves, Bruno F.A importância da previsão das receitas fiscais é vital para o planeamento econômico e sustentabilidade financeira em Moçambique. Este estudo aborda este tópico explorando o potencial das Redes Neurais Artificiais (RNAs) para melhorar tais previsões. O problema central é a limitação dos métodos convencionais em captar a complexidade dos dados fiscais. A razão para a adoção de RNAs reside na sua superior capacidade de modelação e previsão em ambientes de dados grandes e complexos. Os resultados obtidos demonstram que as RNAs podem prever as receitas fiscais com maior precisão, superando os modelos tradicionais. A conclusão aponta para a RNA como uma ferramenta valiosa para as autoridades fiscais, aumentando a eficiência na cobrança e contribuindo para a estabilidade fiscal do país.