O crédito exibido na apuração assistida pode não coincidir com a entrada da nota no ERP, criando um desafio para a conciliação contábil. No Tax Summit - Roadshow, realizado em 28 de outubro, no Prodigy Santos Dumond, Kazuo Tomomitsu, CEO da KT GROUP, apresentou uma solução em data lake para comparar essas informações e acompanhar seus efeitos no fluxo de caixa.
Na palestra do palco Tax Innovation, Tomomitsu destacou que o documento eletrônico passa a ter um ciclo de vida que precisa ser acompanhado. A proposta apresentada combina consulta à API do governo, comparação de extratos, integração contábil e agentes de inteligência artificial.
Crédito no extrato não comprova entrada no ERP
Segundo Tomomitsu, o status de crédito a apropriar na apuração assistida não informa se a empresa já registrou o documento em seu sistema. Ele também descreveu a situação inversa: o fornecedor recolhe o imposto e o crédito aparece antes de o comprador processar a nota.
O exemplo envolve documentos que ficam aguardando aprovação ou permanecem em caixas de e-mail. Nesse intervalo, o fornecedor pode efetuar o recolhimento, enquanto a empresa destinatária ainda não concluiu sua rotina interna.
Para o palestrante, isso exige duas conciliações distintas:
- Documento fiscal versus apuração assistida: identificar notas ausentes, excedentes ou divergentes.
- Créditos e débitos versus contabilidade: conferir os valores e a composição das contas, especialmente a conta transitória.
A separação importa porque o extrato do governo, sozinho, não resolve a composição contábil. O tema também aparece na discussão sobre conciliar eventos e créditos no SAP, mas a demonstração de Tomomitsu enfatizou o cruzamento entre o estágio do crédito e o registro interno da nota.
Eventos podem acionar lançamentos contábeis
Na solução apresentada, informações capturadas pela API podem funcionar como gatilhos. Ao identificar o pagamento do imposto pelo fornecedor, por exemplo, a plataforma pode gerar um lançamento para movimentar o crédito da conta transitória, conforme a configuração contábil da empresa.
Tomomitsu informou que há integrações com SAP, Oracle e TOTVS, com automação do envio à contabilidade dependendo do ERP. Também anunciou recursos para comparar a posição de fechamento do governo linha a linha e consultar os documentos que compõem cada total.
O desafio de integração encontra contexto no IMTT — Índice de Maturidade Tecnológica em Tax, da Confeb, de 2026: entre as empresas respondentes, 31% ainda fazem envio manual na integração interna entre ERP e plataformas de Tax. O levantamento ouviu 190 profissionais da área.
Simulação do caixa precisa considerar as datas
Outro ponto da apresentação foi o acompanhamento das datas de emissão, saída, previsão de entrega e disponibilidade dos créditos. Segundo Tomomitsu, esses marcos precisam entrar na simulação financeira, pois podem afetar a data-base de recolhimento e o momento de utilização dos valores.
Ele alertou que pagar integralmente o fornecedor não garante, por si só, o crédito, e recomendou monitorar o recolhimento do imposto. Apresentou ainda a possibilidade de automatizar a RAD para fornecedores classificados como de alto risco, com geração de DARF e comunicação ao ERP para separar os pagamentos.
Na prática, o planejamento depende de rastrear o crédito do XML ao caixa, sem tratar emissão, registro e pagamento como um único acontecimento.
IA ajuda a investigar diferenças, não substitui a conferência
O data lake fiscal apresentado reúne notas fiscais e SPEDs para análises e conciliações. Tomomitsu relatou que um cliente utilizou notas emitidas e recebidas para simular a reforma com um agente, sem depender da base de SPEDs usada pelo simulador.
O agente auditor, segundo ele, tem ações delimitadas para reduzir o risco de inventar documentos ao investigar divergências. O palestrante também relatou instabilidade na atualização dos dados governamentais.
Para a rotina fiscal, a implicação é distinguir ausência de documento, atraso de processamento e diferença contábil antes de agir. A automação apresentada busca facilitar essa investigação; sua utilidade depende da qualidade dos dados e da conferência dos eventos que movimentam créditos e débitos.
Este conteúdo foi produzido com apoio de inteligência artificial e revisado pela equipe editorial da Live University.
