por Carlos Kazuo Tomomitsu*
A
tecnologia de Inteligência Artificial ganhou holofote nesses últimos dias com a
publicação da pesquisa realizada pela KPMG, intitulada “Prosperando em um mundo de
IA”. Nela, a consultoria aponta que 88% dos líderes de negócio de pequenas
empresas e 80% de grandes consideram que essa tecnologia ajudou muito após o
surto da Covid-19.
Quando
falamos dos muitos desafios para atender às exigências fiscais brasileiras, a
IA pode ser um destaque. Após a recente sanção da EDF-Reinf, que contempla a
retenção de dados relacionados aos serviços recebidos e prestados, na qual há a
imposição de reportar as informações no mesmo mês do recebimento da nota fiscal
de serviço, assim como a necessidade de conseguir captar todos os documentos
fiscais que chegam de forma descentralizada nas empresas, tornou o processo
ainda mais complexo.
Somado a
essa nova condição, ainda temos a questão de que cabe a cada prefeitura definir um
layout de nota fiscal de serviço para o preenchimento de informações,
resultando num processo de leitura específico para cada uma, apresentando às
empresas o grande desafio de dar entrada fiscal em milhares de layouts
diferentes. E, para completar o cenário caótico, as notas de serviços são
disponibilizadas por email pelas prefeituras em formato imagem (JGP ou PDF) ao
tomador do serviço, não havendo um ambiente integrado dos Fiscos Municipais
para disponibilização desses dados, como no caso da Nota Fiscal de Mercadoria.
Sabemos que algumas
prefeituras oferecem um portal web service para disponibilização dos documentos
de serviços emitidos no município, mas além de serem apenas pouco mais de mil
dos 5,7 mil possíveis, muitas exigem inscrição do contribuinte no município, o
que se torna trabalhoso para empresas que atuam descentralizadas pelo Brasil.
Para
driblar essas complexidades, as empresas adotaram as ferramentas de OCR (numa tradução
livre, Reconhecimento Óptico de Caracteres), que são responsáveis por converter
imagens em textos. Entretanto, mesmo utilizando essa tecnologia facilitadora,
ainda é necessário validar os dados para evitar que sejam processados
erroneamente, o que pode gerar autuação.
Para eliminar esta etapa
manual, uma saída é combinar OCR com a Inteligência Artificial e,
especificamente, o Deep Learning e o Machine Learning, que processam imagens e
as transformam em textos, capturando informações com mais velocidade e
assertividade.
No caso da adoção da IA no
processo de gestão de notas fiscais de serviço, como resultado, as empresas
simplificam essa rotina, economizam tempo e dinheiro com processos e autuações
e ainda liberam funcionários para atividades mais estratégicas, além de eliminarem
erros humanos e retrabalhos.
A utilização da Inteligência
Artificial com este propósito já é uma realidade para muitas empresas,
independente do seu tamanho. Aquelas que ainda realizam os processos envolvendo
NFS-e de forma manual ou apenas com OCR estão presas noutra década e, como
resultado, encontrarão cada vez mais desafios e autuações. A dica é: num
cenário de complexidade fiscal brasileira, não espere “pagar para ver”.
*Carlos
Kazuo Tomomitsu é CEO e mentor da KeepTrue, empresa de
Tecnologia da Informação responsável pela plataforma DocsIA, de gestão de
documentos.