Erros nos documentos de fornecedores podem chegar ao saldo da apuração assistida de IBS e CBS e exigir uma resposta rápida da equipe fiscal. Esse foi o alerta de Davi Damazio, diretor da Revizia, no Tax Summit - Roadshow, realizado em 27 de outubro, no Prodigy Santos Dumond. Para ele, receber o cálculo do Fisco não elimina trabalho: desloca o esforço para conferir dados, identificar inconsistências e providenciar correções.
“Porque o trabalho muda, ele não fica mais fácil e nem tem menos trabalho daqui por diante”, afirmou. Damazio prevê uma janela curta para essa conferência, mas disse não ter informação sobre o prazo exato.
O cálculo recebido não dispensa a conferência
Na descrição apresentada pelo executivo, a apuração assistida consolida débitos e créditos a partir dos documentos eletrônicos entregues ao Fisco. O saldo, portanto, também pode refletir informações incorretas emitidas por terceiros contra a empresa.
Damazio organizou os riscos em três grupos: créditos não reconhecidos, documentos com classificação inconsistente e débitos que não deveriam constar da apuração. Citou notas de entrada com erros, documentos aguardando aceite e operações atribuídas à competência errada.
A preocupação complementa o desafio de confrontar dados do ERP e do Fisco e acompanhar créditos: não basta receber um saldo, é preciso entender quais documentos o compõem.
A redução de 60% que começa no fornecedor
Em um exemplo apresentado na palestra, o fornecedor aplica uma redução de 60% a um produto que deveria ter tributação integral. Segundo Damazio, a informação registrada no XML será reproduzida na apuração, tornando essencial identificar a inconsistência antes da conferência final.
Não se tratava de um caso empresarial identificado, mas de uma situação usada para ilustrar o risco. Na explicação do palestrante, as correções passam a exigir notas de débito e crédito vinculadas aos respectivos XMLs, em vez de ajustes genéricos pelo total do mês.
A prevenção encontra um obstáculo nos controles existentes. O IMTT — Índice de Maturidade Tecnológica em Tax, da Confeb, de 2026, com 190 respondentes, aponta que 64% das empresas respondentes ainda não automatizaram a gestão de XMLs. Apenas 14% apresentam alta maturidade no monitoramento de fornecedores.
Cinco frentes para antecipar as divergências
A preparação proposta por Damazio começa antes do saldo apresentado pelo governo:
- Base documental: reunir e conciliar XMLs de entrada e saída, NFS-e, CT-e e SPEDs.
- Cadastros e classificação: revisar NCM, CST, CClassTrib e CFOP rotineiramente.
- Critérios de conferência: comparar os documentos pelo mesmo critério temporal utilizado pelo Fisco.
- Fornecedores: manter comunicação ágil para solicitar correções e documentos necessários.
- Transição: organizar os saldos de PIS/Cofins nas EFD-Contribuições, com atenção ao aproveitamento contra a CBS em 2027, conforme o alerta do executivo.
O ponto sobre datas recebeu um exemplo específico: uma nota emitida em 28 de setembro poderia aparecer no extrato em 3 de outubro, caso fosse considerada a entrega. Na situação descrita, a diferença temporal consumiria tempo da equipe sem representar necessariamente um erro.
Essa preparação exige integrar pessoas, processos, dados e tecnologia na governança tributária, em vez de concentrar toda a revisão no fechamento.
A IA ajuda a escolher o que conferir primeiro
Para Damazio, a inteligência artificial pode separar, entre milhares de notas, as divergências que alteram o saldo e explicar as inconsistências. Ele defendeu seu uso ao lado da equipe, sem substituir os profissionais.
O executivo também distinguiu análise e cálculo: o tributo continua dependendo de regras, alíquotas e códigos. Essa separação dialoga com a necessidade de rastreabilidade no uso de IA tributária.
A recomendação final foi usar o período de testes para carregar a documentação completa, validar dados antes da apuração e estabelecer conferências mensais. O objetivo é reconhecer a divergência enquanto ainda há tempo de tratá-la, e não apenas quando o saldo chega para pagamento.
Redação Live News
Este conteúdo foi produzido com apoio de inteligência artificial e revisado pela equipe editorial da Live University.
