Tecnologia

Inteligência Artificial traz melhoria na gestão tributária do Grupo Edson Queiroz

A Inteligência Artificial é uma das tecnologias que mais aumenta sua importância estratégica dentro da gestão empresarial das empresas brasileiras. Em 2018, a Thomson Reuters iniciou um projeto que prevê uso de IA e que, em menos de seis meses, já proporciona melhoria significativa na gestão tributária do Grupo Edson Queiroz, um dos principais grupos empresariais do Brasil, com atuação em áreas como energia, bebidas, eletrodomésticos e comunicação.

O objetivo inicial foi aprimorar a estratégia fiscal da empresa para ampliar performance operacional

O projeto foi desenvolvido com uso da plataforma Oracle Big Data & Analytics Cloud e foi possível por conta de uma parceria global entre a Thomson Reuters e a Oracle para a complementação entre tecnologias de ponta para apoiar as necessidades fiscais e tributárias das empresas.

O trabalho, que foi iniciado no primeiro trimestre do ano e já está em sua quarta fase, consiste em fazer uma análise completa da gestão tributária da empresa e identificar potencias riscos a serem mitigados e oportunidades que podem ser alcançadas.

O objetivo inicial foi aprimorar a estratégia fiscal da empresa para ampliar performance operacional. O grupo possui 182 filiais que atuam em sete segmentos distintos da economia em todo o território nacional, o que o coloca em um ambiente de alta complexidade operacional, tributária e de gestão. “Iniciar o trabalho com foco em aprimorar a estratégia fiscal seria mais rápido a ser implementado e já poderia trazer resultados ainda nos primeiros meses, o que de fato está acontecendo”, explica Cid Camara Gerente de TI do Grupo Edson Queiroz.

Em um primeiro momento, a solução utilizou as tecnologias de Big Data e Robotização para coletar e unificar todas as NFe (notas fiscais eletrônicas) e as informações do sistema fiscal do grupo (Sped) dos últimos anos, para transformar estes documentos em dados ricos para serem trabalhados. A partir da primeira análise destes dados, foi possível identificar pontos a serem aprimorados que irão aumentar a eficiência fiscal da companhia.

“Com isso, nesta fase, estamos montando modelos de análises de causas raiz, detecção de anomalias e estatísticas para aplicação de machine learning dentro da curva de maturidade da jornada analítica, podendo reduzir riscos tributários, melhorar processos e prever ações futuras”, ressalta Marcos Bregantim, Diretor de Produtos Corporativos, da Thomson Reuters.

No próximo passo, com a aplicação de Machine Learning sobre os dados e análises iniciais, a Inteligência Artificial poderá auxiliar decisões a serem tomadas pela empresa. “Com a validação e ajustes destes dados e tendências, será possível otimizar a performance operacional da área fiscal, mitigar os potenciais riscos, aumento de previsibilidade e otimização do planejamento”, garante Bregantim.

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