Inteligência Artificial: como driblar a complexidade fiscal das notas de serviço?

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".

Foto: Carlos Kazuo Tomomitsu, CEO e mentor da KeepTrue