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Robotização da função fiscal

A automação de processos por meio de robôs de plataformas digitais (RPA – Robotic Process Automation) surge como alternativa de custo acessível.

Ricardo Varrichio
20:10 pm - 24 de outubro de 2019
Shutterstock

A área tributária tem exigido cada vez mais a padronização de informações que demandam esforço para identificar, preencher e revisar os dados requeridos. Em um ambiente tributário com um número de obrigações acessórias maior do que o verificado em outros países, temos, de um lado, o fisco informatizado, detentor de um volume gigantesco de informações e cada vez mais preciso na fiscalização. Do outro, empresas sob pressão para rever seus custos e elevar a eficiência em processos de gestão e produção.

Nesse cenário, a automação de processos por meio de robôs de plataformas digitais (RPA – Robotic Process Automation) surge como alternativa de custo acessível e baixa complexidade para as empresas, capaz de proporcionar eficiência e redução de despesas com atividades padronizadas, viabilizando a melhorias, assertividade e velocidade de resposta.

Eles podem navegar em interfaces de sistemas movimentando dados e executando ações convencionais da mesma forma que o ser humano. No entanto, não estão aptos a substituir uma pessoa na tomada de decisões, embora já existam tecnologias capazes de reproduzir nossa experiência cognitiva por meio da Inteligência Artificial e com o uso do machine learning.

As vantagens obtidas com a automação da função fiscal vão desde a geração de valor adicional para a organização, com a realocação do esforço humano para trabalhos de análise avançada até a proteção de valores em nível granular – como resultado, por exemplo, da redução substancial de falhas e erros no preenchimento de obrigações acessórias, que podem gerar despesas com multas ou o consumo de recursos com defesas administrativas.

Quando posto em prática, o trabalho desses robôs pode ser seletivo, focando em áreas específicas da função fiscal e não necessariamente em todo o departamento. Em termos de gestão de custos e programação de investimentos, isso traz muitas vantagens, pois o foco pode ser direcionado às tarefas que proporcionem rápido retorno – que estejam, por exemplo, sendo executadas com o suporte de recursos adicionais terceirizados (registros manuais de notas de entradas, geração de relatórios de compilação de dados em planilhas eletrônicas etc.).

A substituição desses terceiros por um robô pode proporcionar retorno quase instantâneo, justificando a alocação de orçamento. Uma prova de conceito pode confirmar a velocidade desse retorno, ajudando a administração na escalação do projeto de automação para outras atividades.

Na busca por melhores resultados, gestores e analistas devem explorar opções de ganho em processos automatizados. A robotização pode ser alcançada a custos razoáveis, de forma muito rápida e não invasiva, uma vez que ela interage com qualquer sistema sem a necessidade de projetos onerosos na implementação ou na integração.

Para dar início a um projeto desse tipo, o melhor caminho a seguir é obter uma visão macro da função fiscal, identificando a presença de tarefas repetitivas e manuais, de baixo valor agregado, em relação às quais possam ser percebidos e mensurados ganhos de eficiência.

Em síntese, esse modelo de projeto pode ser simples, além de eficiente em termos de redução de despesas e elevação na qualidade das informações geradas para cálculos ou obrigações acessórias. Geralmente, os projetos não são longos e a tecnologia tem se tornado cada vez mais acessível. Sem dúvida, é uma iniciativa que deve constar no plano de ação de todos os executivos à frente da função fiscal.

*Por Ricardo Varrichio, sócio da PwC Brasil, e Bruno Brandão, gerente da PwC Brasil

**Sobre a PwC: na PwC, o nosso propósito é construir confiança na sociedade e resolver problemas importantes. Somos um Network de firmas presente em 158 países, com mais de 236.000 profissionais dedicados à prestação de serviços de qualidade em auditoria e asseguração, consultoria tributária e societária, consultoria de negócios e assessoria em transações.

Tags:
machine learning
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