As obriga\u00e7\u00f5es tribut\u00e1rias acontecem durante todo o ano. Logo, torna-se um investimento muito alto adquirir servidores de armazenamento de dados locais: s\u00e3o caros, de dif\u00edcil manuten\u00e7\u00e3o, exigem investimento em refrigera\u00e7\u00e3o e podem n\u00e3o apresentar a seguran\u00e7a adequada.<\/p>\n

Com o processamento em nuvem, a empresa pode adquirir o armazenamento de acordo com a sua necessidade. Ou seja, \u00e0 medida que o departamento tribut\u00e1rio investe na migra\u00e7\u00e3o dos sistemas para\u00a0cloud, ele contrata a capacidade de processamento e servi\u00e7os espec\u00edficos conforme demanda.<\/p>\n

A empresa, portanto, deixa de gastar com recursos que n\u00e3o est\u00e3o sendo utilizados: se a precisa necessita adquirir dez terabytes no fim do ano, pagar\u00e1 por esse servi\u00e7o. Por\u00e9m, se em outro per\u00edodo ela utiliza apenas cinco terabytes, pagar\u00e1 apenas por essa quantia. Diversa forma, no armazenamento local n\u00e3o h\u00e1 essa elasticidade \u2013 a empresa precisa adquirir sempre o hardware que suporte seu pico m\u00e1ximo de utiliza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Outra vantagem do armazenamento em nuvem \u00e9 a seguran\u00e7a dos dados. Armazenar os documentos fiscais no pr\u00f3prio computador pode se tornar um grande problema, pois o computador local \u00e9 mais suscet\u00edvel \u00e0 corrup\u00e7\u00e3o e roubo de dados. Por outro lado, as empresas que disponibilizam o armazenamento em nuvem possuem importantes ferramentas de criptografia, seguran\u00e7a e prote\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n

Em outras palavras, \u00e9 mais seguro ter\u00a0suas informa\u00e7\u00f5es tribut\u00e1rias e fiscais guardadas em ambiente\u00a0cloud do que num espa\u00e7o f\u00edsico.<\/p>\n

Al\u00e9m de ter a garantia de seguran\u00e7a, acessibilidade e confian\u00e7a nos dados, a empresa pode realocar os recursos para processos mais cr\u00edticos e focar seus profissionais de tecnologia da informa\u00e7\u00e3o em outros projetos mais estrat\u00e9gicos para a empresa.<\/p>\n

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1. Processamento de dados em nuvem<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

   Diversos servi\u00e7os que antes deveriam ser realizados localmente pelas empresas, como processamento dos dados de vendas, compras, registros de emiss\u00e3o de notas fiscais, dentre outros, agora podem ser aplicados por meio da computa\u00e7\u00e3o em nuvem.<\/p>\n

   Essa medida, apesar de simples, pode implicar em significativa redu\u00e7\u00e3o de custos \u2013 principalmente para empresas com alto volume de processamento de dados.<\/p>\n

   Ademais, alguns servi\u00e7os de processamento de dados em nuvens foram desenvolvidos especificamente para a gest\u00e3o tribut\u00e1ria. Tais aplica\u00e7\u00f5es disponibilizam ferramentas altamente tecnol\u00f3gicas, muitas vezes integradas com o sistema de dados das secretarias da fazenda, evitando diversos erros de escritura\u00e7\u00e3o fiscal.<\/p>\n

   Outros servi\u00e7os de processamento incluem: auditoria online, cruzamento de dados, cruzamento das obriga\u00e7\u00f5es acess\u00f3rias em busca de diverg\u00eancias nas informa\u00e7\u00f5es, busca de incorre\u00e7\u00f5es nos dados informados no SPED, GIA, dentre outros.<\/p>\n

   Como s\u00e3o terceirizados pela prestadora de servi\u00e7o de cloud computing, todos esses servi\u00e7os podem ser feitos sem qualquer necessidade de investimentos especiais; dessa forma, a empresa pode economizar na aquisi\u00e7\u00e3o de servidores, equipe de manuten\u00e7\u00e3o, backups etc.<\/p>\n

   Intelig\u00eancia artificial<\/strong><\/h2>\n

   Desde 2010, a Receita Federal tem utilizado intelig\u00eancia artificial para detec\u00e7\u00e3o de infra\u00e7\u00f5es tribut\u00e1rias. A ferramenta utilizada adota o conceito \u201cmachine learning\u201d, isso significa que quanto mais a tecnologia for utilizada, mais precisa e completa ser\u00e1.<\/p>\n

   A evolu\u00e7\u00e3o na precis\u00e3o de acertos das infra\u00e7\u00f5es identificadas pela intelig\u00eancia artificial come\u00e7ou, em 2010, com 83,3%. Na \u00faltima informa\u00e7\u00e3o divulgada (2016), o grau de precis\u00e3o da ferramenta estava em 91,5%.<\/p>\n

   A tend\u00eancia \u00e9 que as receitas estaduais e municipais comecem a adotar tais ferramentas. Essa j\u00e1 \u00e9 uma realidade em alguns fiscos: S\u00e3o Paulo, Goi\u00e1s, Santa Catarina, dentre outros. Inclusive, em alguns estados, ao inv\u00e9s da classifica\u00e7\u00e3o baseada no hist\u00f3rico do contribuinte, as intelig\u00eancias artificiais t\u00eam automaticamente classificado os contribuintes em graus de probabilidade de sonega\u00e7\u00e3o (essa sele\u00e7\u00e3o \u00e9 baseada por setor, atividade, localiza\u00e7\u00e3o, faturamento, clientes etc.). Assim, a atua\u00e7\u00e3o fiscal fica mais direcionada.<\/p>\n

   A boa not\u00edcia \u00e9 que a intelig\u00eancia artificial n\u00e3o \u00e9 de utiliza\u00e7\u00e3o exclusiva do poder p\u00fablico; a ferramenta tamb\u00e9m pode ser utilizada a favor dos contribuintes.<\/p>\n

   Como a intelig\u00eancia artificial pode ser utilizada na gest\u00e3o tribut\u00e1ria?<\/strong><\/h3>\n

   A intelig\u00eancia artificial pode ser utilizada pela empresa em diferentes aplica\u00e7\u00f5es, a depender do n\u00edvel da estrutura implementada pela empresa.<\/p>\n

   Imagine uma ind\u00fastria que produz centenas de itens diferentes ou uma revendedora atuando com milhares de produtos. Acompanhar a tributa\u00e7\u00e3o de cada uma dessas mercadorias \u00e9 extremamente problem\u00e1tico, principalmente quando consideramos mais de dez tributos incidindo em cada mercadoria.<\/p>\n

   At\u00e9 poucos anos atr\u00e1s (infelizmente, at\u00e9 hoje na maioria das empresas do pa\u00eds), todo esse servi\u00e7o era desenvolvido pela equipe fiscal da empresa. Os sistemas eram utilizados apenas para armazenarem as informa\u00e7\u00f5es cadastradas pela equipe fiscal local. O resultado \u00e9 bem conhecido: as empresas gastam milh\u00f5es e continuam tendo problemas, face o volume de informa\u00e7\u00f5es e atualiza\u00e7\u00f5es tribut\u00e1rias.<\/p>\n

   Para facilitar a compreens\u00e3o na utiliza\u00e7\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel citar quatro principais aplica\u00e7\u00f5es da IA na gest\u00e3o tribut\u00e1ria:<\/p>\n

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   1. An\u00e1lise preditiva:<\/strong>\u00a0talvez seja a aplica\u00e7\u00e3o mais simples e mais \u00f3bvia da IA.\u00a0Para come\u00e7ar, um algoritmo determina uma linha de tend\u00eancia e com base nisso o sistema \u00e9 capaz de definir uma previs\u00e3o para casos futuros. Embora a maioria dos profissionais da \u00e1rea fiscal j\u00e1 utilizem t\u00e9cnicas b\u00e1sicas para previs\u00e3o de impostos, a\u00a0IA pode ser um diferencial em termos de detec\u00e7\u00e3o de tend\u00eancias dentro de v\u00e1rios ciclos de preenchimento de impostos (anual, trimestral etc.).\u00a0Em outras palavras, esses algoritmos podem responder uma pergunta simples: \u201cse as tend\u00eancias atuais continuarem, qual ser\u00e1 minha situa\u00e7\u00e3o fiscal daqui a \u201cX\u201d tempo?\u201d.<\/li>\n
   2. Clusteriza\u00e7\u00e3o:<\/strong>\u00a0o armazenamento em cluster \u00e9 particularmente \u00fatil para reconhecer um comportamento comercial espec\u00edfico, como a compara\u00e7\u00e3o com empresas que possuem caracter\u00edsticas tribut\u00e1rias semelhantes e o comportamento tribut\u00e1rio incomum em opera\u00e7\u00f5es de compra e venda.
      \nO armazenamento em cluster \u00e9 a principal t\u00e9cnica usada na an\u00e1lise de dados fiscais.\u00a0Essa forma de aprendizado de m\u00e1quina \u201cn\u00e3o supervisionada\u201d \u00e9 explorat\u00f3ria por natureza e, muitas vezes, pode revelar comportamentos tribut\u00e1rios incomuns ao comparar com opera\u00e7\u00f5es anteriores \u2013 facilitando na identifica\u00e7\u00e3o de erros e distor\u00e7\u00f5es.<\/li>\n
   3. Sistemas de Suporte Virtual:<\/strong> sistemas de suporte virtual com tecnologia AI podem ser usados \u200b\u200bpara ajudar os profissionais da \u00e1rea tribut\u00e1ria, sugerindo respostas para perguntas detalhadas e problemas complexos. Plataformas com tecnologia AI, como o IBM Watson, que podem ser treinadas para responder a perguntas espec\u00edficas em um campo espec\u00edfico, como finan\u00e7as, esportes ou trivialidades gerais, est\u00e3o sendo ativamente adaptadas \u00e0s v\u00e1rias fun\u00e7\u00f5es tribut\u00e1rias.<\/li>\n
   4. Processamento de Linguagem Natural:<\/strong> na conflu\u00eancia da IA \u200b\u200be da lingu\u00edstica, o Processamento de Linguagem Natural (PNL) ajuda a automatizar a identifica\u00e7\u00e3o de \u201csignificado\u201d no texto \u2013 em outras palavras, a PNL \u00e9 capaz de interpretar a linguagem humana.\u00a0Atualmente, a PNL est\u00e1 sendo amplamente usada em interfaces de conversa\u00e7\u00e3o e ferramentas de linguagem.\u00a0No campo do compliance tribut\u00e1rio, os sistemas de PNL podem copiar padr\u00f5es de aprendizado humano para processar grandes quantidades de dados textuais e refinar o significado identificado para oferecer insights, dicas e alertas aos profissionais da \u00e1rea fiscal.<\/li>\n<\/ol>\n

      Conclus\u00e3o<\/strong><\/h2>\n

      A \u00e1rea fiscal tem passado por importantes altera\u00e7\u00f5es com a aplica\u00e7\u00e3o da tecnologia, e mudan\u00e7as ainda maiores est\u00e3o por vir.<\/p>\n

      Felizmente, tais tecnologias podem ser utilizadas para redu\u00e7\u00e3o do custo tribut\u00e1rio no cumprimento de obriga\u00e7\u00f5es acess\u00f3rias. Situa\u00e7\u00f5es que antes demandariam milhares de horas-servi\u00e7o, agora podem ser resolvidas instantaneamente com a aplica\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial. Outros benef\u00edcios tamb\u00e9m s\u00e3o observ\u00e1veis: diminui\u00e7\u00e3o de erros fiscais (reduzindo o custo decorrente de infra\u00e7\u00f5es tribut\u00e1ria), ado\u00e7\u00e3o de an\u00e1lise preditiva, classifica\u00e7\u00e3o fiscal automatizada etc.<\/p>\n

      Al\u00e9m disso, ainda temos o cloud computing, que pode ser uma importante ferramenta na ado\u00e7\u00e3o de uma compliance tribut\u00e1ria mais uniforme, t\u00e9cnica e com menos custos.<\/p>\n

      \u00c9 imposs\u00edvel prever onde estaremos em uma d\u00e9cada ou mesmo daqui a cinco anos.\u00a0Mas o que est\u00e1 claro \u00e9 que a intelig\u00eancia artificial \u00e9 catalisadora e facilitadora desse novo ecossistema tribut\u00e1rio.<\/p>\n

      N\u00e3o por outro motivo, a BLB tem atuado auxiliando seus clientes na moderniza\u00e7\u00e3o do sistema tribut\u00e1rio e na ado\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas que facilitem a aplica\u00e7\u00e3o da tecnologia da informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

      Ali\u00e1s, a experi\u00eancia tem sido um importante vetor, inclusive para acompanhar a informatiza\u00e7\u00e3o de sistemas, j\u00e1 que na maioria das vezes \u00e9 preciso que seja realizada a parametriza\u00e7\u00e3o por uma equipe com alto conhecimento t\u00e9cnico tribut\u00e1rio e cont\u00e1bil.<\/p>\n

      Em caso de d\u00favidas ou esclarecimentos sobre o tema, entre em contato conosco<\/a><\/strong>.<\/p>\n

      Gabriel Tavares
      \n<\/strong>Graduado em Direito pelas Faculdades COC, p\u00f3s-graduando em Direito Tribut\u00e1rio pelo Instituto Brasileiro de Estudos Tribut\u00e1rios (IBET).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      As principais formas de redu\u00e7\u00e3o do custo tribut\u00e1rio amparam-se em tr\u00eas colunas: tecnologia no cumprimento das obriga\u00e7\u00f5es acess\u00f3rias, revis\u00e3o tribut\u00e1ria e planejamento tribut\u00e1rio.
      \nNo artigo de hoje trataremos da aplica\u00e7\u00e3o da tecnologia no cumprimento das obriga\u00e7\u00f5es acess\u00f3rias, essencialmente por meio do cloud computing e da intelig\u00eancia artificial (IA). <\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":14772,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[2,714,38],"tags":[137,487,878,879,30],"class_list":["post-14771","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artigos","category-tecnologia","category-tributos","tag-cloud-computing","tag-computacao-na-nuvem","tag-inteligencia-artificial","tag-obrigacoes-acessorias","tag-tributos"],"yoast_head":"\n