A AFRAC FIRMA ACORDO COM O SEFA/PR PARA CONSTRUÇÃO DE MODELO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO PREENCHIMENTO E CORREÇÃO DE NOTAS FISCAIS.

A AFRAC FIRMA ACORDO COM O SEFA/PR PARA CONSTRUÇÃO DE MODELO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO PREENCHIMENTO E CORREÇÃO DE NOTAS FISCAIS.

Em parceria com o SEFA/PR A AFRAC (Associação Brasileira de Tecnologia para o Comércio e Serviços), firma acordo para a construção um modelo de Inteligência Artificial, capaz de identificar erros no preenchimento de documentos fiscais e fazer a sugestão de correções caso haja erro.

Através desse link, você poderá encontrar mais detalhes sobre essa cooperação de nossa entidade com a SEFA/PR: Acesse aqui o edital e fique por dentro. 

O que é o projeto AFRAC/SEFA-PR?

É um termo de cooperação entre a AFRAC e a Receita Estadual da Secretaria da Fazenda do Paraná (SEFA/PR).

Trata-se de uma parceria que visa construir um modelo de Inteligência Artificial capaz de identificar erros no preenchimento de documentos fiscais e fazer a sugestão de correções caso haja erro.

Para isso, será feito um trabalho tendo como insumo a base de dados da SEFA PR (preservando todo o sigilo fiscal entre o contribuinte e o fisco) através de técnicas e ferramentas de ciência de dados/inteligência artificial para identificação dessas situações de erro.

Qual era o cenário antes da parceria?

Toda transação comercial entre empresas ou para o consumidor final precisa ter descrito com precisão uma série de campos relativos a esta operação em documentos fiscais digitais como a Nota Fiscal Eletrônica. Por não ser algo intuitivo e sujeito a regras com muitas variações e exceções, é bastante comum o erro no preenchimento dos documentos.

Isso resulta num risco para os contribuintes pois pode sujeitá-los a multas gerando um passivo fiscal. Para o estado, esses documentos errados oneram tanto o trabalho dos agentes quanto sobrecarregam seus sistemas, muitas vezes permanecendo assim por muito tempo. Além do inerente custo operacional para o estado, essa identificação muitas vezes tardia dos erros faz com que os contribuintes se sintam até mesmo injustiçados quando tem que arcar com alguma multa, judicializando muitas vezes o que deveria ser simples. Em síntese, todos perdem, o estado e o varejista. Lembrando que os varejistas são os clientes diretos da grande maioria dos associados da AFRAC.

Com a resposta positiva do termo de cooperação, qual cenário atual?

Desde o início das nossas conversas com a SEFA-PR, construímos uma visão comum de que o cenário descrito anteriormente não era o ideal nem para o varejista e nem para o fisco. Entendemos em conjunto que não existe uma solução direta e simples para o problema, mas que os recentes avanços tecnológicos especialmente com modelos de Inteligência Artificial poderiam sanar boa parte desse problema. Para essa abordagem funcionar, o BIG DATA da SEFA, potencializa a construção de modelos mais precisos que nenhuma empresa privada possui. A aposta da parceria é basicamente essa, de um esforço cooperativo de inteligência dos associados da AFRAC e da SEFA, com o BIG DATA da SEFA, estamos bastante confiantes de que será possível indicar e apontar com boa acurácia os erros e/ou possíveis erros no preenchimento de documentos.

Quais são os benefícios que esse projeto traz para os associados?

O objetivo imediato, quando desenvolvido e concluído o projeto, será o acesso a uma ferramenta que permitirá identificar erros no preenchimento dos documentos fiscais em cima de uma base muito mais confiável.

Creio que mais do que isso, essa é uma primeira porta que se abre para projetos desse tipo, hoje se diz que “DATA IS THE NEW OIL”, mas essa energia que está nos dados precisa ser explorada, esse dado parado não tem muito valor. Esse trabalho conjunto de associados com a SEFA-PR certamente abre um horizonte de possibilidades do qual esse primeiro projeto, ainda que extremamente importante, é somente uma pequena parte do que poderá ser construído. Um projeto de Inteligência Artificial que irá revolucionar o compliance de Varejo e o setor de Software. Participem!

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