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Big Data será essencial para exclusão do ICMS da base do PIS e da COFINS

A tese de exclusão do ICMS da base do PIS e da COFINS precisa de cálculos detalhados, é aí que entra a necessidade do Big Data.

Autor: Caroline SouzaFonte: A Autora

Muito tem se falado sobre a tese de exclusão do ICMS (Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços) na base de cálculo do PIS (Programa de Integração Social) e da COFINS (Contribuição para o Financiamento da Seguridade Social), a modulação dos efeitos a partir de 15 de março de 2017, quais ações retroagem e quais não, a tributação do IRPJ (Imposto de Renda Pessoa Jurídica) e da CSLL (Contribuição Social sobre o Lucro Líquido) sobre a recuperação dos créditos – Ato Declaratório Interpretativo SRF nº 25/2003 – e a possibilidade de restituição e compensação.

De forma pragmática: quais são os procedimentos para que o uso dos créditos ocorra? Antes de adentrarmos em assuntos de tecnologia, importante destacar que o Parecer SEI 7.698/2021 dispensa a PGFN (Procuradoria-Geral da Fazenda Nacional) de contestar e recorrer sobre o tema e permite que a Receita Federal adeque as normas sobre o tema. Portanto, é plenamente viável a recuperação administrativa, respeitando a data da modulação estabelecida pelo STF (Supremo Tribunal Federal). Para as empresas que já possuem ação judicial, é necessário aguardar o trânsito em julgado para iniciar a recuperação dos créditos federais.

O fator operacional que poucos estão preocupados: como detalhar os cálculos por nota fiscal e ainda garantir que o valor do XML, ou da nota ainda em bloco fiscal (para ações judiciais mais antigas), é o valor declarado – em Dacon (Demonstrativo de Apuração de Contribuições Sociais) ou na EFD-Fiscal (ICMS e IPI) e EFD-Contribuições (PIS e COFINS) – e, por fim, comprovar o compliance com os pagamentos realizados pelo contribuinte.

A tributarista e CEO da AiTAX Consultoria, Caroline Souza, alerta “mesmo com a recuperação administrativa autorizada ou trânsito em julgado em mãos, a Receita Federal poderá revisar os cálculos, no prazo de cinco anos, e então glosar os créditos indevidamente mapeados, inclusive com penalidades sobre os valores autuados”. Diante desse cenário, o Big Data é a saída para processar grande volume de dados e extrair o necessário para a absoluta segurança na recuperação tributária.

A ferramenta comumente utilizada pelas empresas e escritórios que vislumbram a recuperação dos créditos tributários é o Excel, porém, há um limitador nesta ferramenta: existe apenas 1 milhão de linhas, logo, para Big Players do mercado, é inimaginável a quantidade de arquivos a serem analisados para viabilizar o cruzamento de XML e notas versus acessórias Dacon-SPED versus DCTF (Declaração de Débitos e Créditos Tributários Federais) versus recolhimentos. A dificuldade na análise acaba muitas vezes resultando em valores levantados por amostragem.

Não ter um cálculo de 100% da base de dados resulta em insegurança para o empresário, que pode estar recuperando MAIS do que deveria (em uma amostragem multiplicada por número de meses, por exemplo) e assim estar sujeito a todas as penalidades legais, com multas que chegam até 225% ou, então, recuperar MENOS do que teria direito, e assim “deixar na mesa” um recurso financeiro que poderia ser investido na própria empresa.

Análises com aplicação de Big Data são viáveis a partir do uso de tecnologias avançadas, presentes, principalmente, nas consultorias tributárias mais inovadoras, que podem ser viabilizadas e potencializadas pela aplicação de RPA (Robotic Process Automation), que permite download de dados e organização das informações de maneira uniforme, sem interação humana no processo após a primeira configuração, e o uso de linguagem Python, que possibilita cruzamento de dados via código em backend, ou seja, a ferramenta pode replicar fórmulas do Excel, desde que programadas da maneira correta, para compliance da base completa de dados (cruzamentos entre notas, acessórias e pagamentos).

Não há como falar em segurança da análise dos dados sem mencionar inteligência artificial (IA), utilizando técnicas de machine learning, deep learning e processamento de linguagem natural (NLP). Através da aprendizagem da máquina, é possível conferir com a própria legislação (via robôs crawlers) se a informação tributária é confiável.

Guilherme Mercurio, CTO do ROIT BANK, traz o seguinte conceito: “A IA veio para revolucionar, talvez muito mais do que a própria internet. A internet impactou nossa vida nos apresentando o mundo digital e a maneira que entramos em contato com a informação, tornando a globalização possível. A IA rompe essa barreira.” Notável que este é um tema de grande relevância para o mercado em geral.

Parece bastante complexo garantir toda essa análise, mas quanto vale a segurança do empresário em um cenário de crise econômica? O consumo de tecnologia está cada vez mais presente no mundo corporativo, precisamos aprender a usá-la a favor das corporações. Fica o lembrete: A Receita Federal dispõe de todas essas tecnologias e com certeza realizará as suas análises a partir delas. Vamos preparar a sua empresa para essa análise?

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