Dados do SAP ajudam a testar créditos e caixa na reforma

No Tax Summit, Diogo Brito demonstra como cruzar dados fiscais e legislação para investigar créditos, revisar cadastros e projetar efeitos no caixa.

Live University - Confebpublicado em 28 out. 2026 · 4 min de leitura
Dados do SAP ajudam a testar créditos e caixa na reforma

Dados fiscais podem ajudar a investigar créditos e projetar efeitos da reforma no caixa, mas as simulações não substituem a validação tributária. Essa foi a proposta apresentada por Diogo Brito, Product Director da NTT DATA, no Tax Summit - Roadshow, nesta quarta-feira (28/10), no Prodigy Santos Dumont. Na demonstração do Radar Fiscal, ele cruzou arquivos do SPED com legislação para mostrar impactos específicos da operação.

A palestra, intitulada “O que o SAP sabe e o Fiscal ainda não perguntou”, deslocou o foco da adaptação do sistema para o aproveitamento dos dados. Os exemplos incluíram informações sintéticas e empresas de teste: não foram apresentados como resultados comprovados de clientes.

Do SPED à pergunta sobre o negócio

Segundo Brito, a análise utiliza SPED Fiscal e de Contribuições para detalhar o mix tributário, as saídas por competência e os principais NCMs e CFOPs. A partir dessa leitura, a ferramenta produz relatórios gerenciais e aponta temas que merecem investigação.

O palestrante informou que o acervo reúne mais de 41 mil artigos indexados, mais de 846 normas e mais de mil itens em tramitação. O monitoramento, segundo ele, é diário e filtra conteúdos conforme o cadastro e o segmento da empresa, em vez de entregar alertas genéricos.

Para quem acompanha a reforma tributária no SAP, o recorte complementa a necessidade de conciliar eventos, documentos e créditos: além de conferir registros, a proposta é usá-los para testar decisões.

Infográfico: Dados do SAP ajudam a testar créditos e caixa na reforma
Infográfico: Dados do SAP ajudam a testar créditos e caixa na reforma

NCM incorreto limita a simulação

Em uma empresa de refrigerantes usada na demonstração, Brito mostrou sugestões de alteração tributária por NCM, condicionadas à validação fiscal. Também exibiu um código não reconhecido pela calculadora, situação que, segundo ele, pode indicar informação incorreta ou classificação desatualizada.

O exemplo reforça que uma sugestão do sistema não autoriza, por si só, mudar o tratamento tributário. É preciso conferir o produto e sua classificação, cuidado relacionado à revisão fiscal dos cadastros ao reutilizar um SKU.

O IMTT — Índice de Maturidade Tecnológica em Tax, da Confeb, de 2026, ajuda a contextualizar esse desafio: entre as empresas respondentes, 100% utilizam ERP, mas apenas 18% apresentam níveis avançados no tratamento de dados. Ter o sistema, portanto, não equivale a ter uma base pronta para análise.

Brito apresentou comparações entre regime atual e cenários simulados para a transição de 2026 a 2033. Segundo ele, as projeções utilizam dados da calculadora disponibilizada pela nuvem soberana, com indicação de premissas e limitações; não constituem cálculo oficial da empresa.

Crédito identificado ainda precisa ser investigado

No módulo de créditos, a demonstração separou valores por fornecedor, produto, CFOP e CST. O assistente de IA, segundo Brito, cruza essas informações com o acervo legislativo para elaborar relatórios sobre ganhos potenciais, riscos e próximos passos.

A distinção importa para a rotina fiscal:

Informação apresentada Uso na análise
Crédito a investigar Direcionar conferência, sem presumir aproveitamento
Sugestão por NCM Submeter a classificação ao time fiscal
Projeção de caixa Comparar cenários e verificar premissas

Brito também defendeu que compras busque o menor custo, não apenas o menor preço, considerando frete, IPI, ICMS-ST e crédito de ICMS. É uma aplicação da participação de tax nas decisões de preço e margem, além do cumprimento de obrigações.

Split payment exige separar projeção de certeza

Ao abordar o split payment, o executivo reconheceu incertezas e mostrou estimativas de split, caixa líquido e concentração de impactos por cliente e UF. Afirmou que cálculos sem dados reais ou oficiais são identificados como simulados.

A implicação prática é usar essas análises para priorizar conferências e preparar cenários, não para antecipar uma certeza de economia ou liquidez. Antes de alterar compras, aproveitar créditos ou rever o orçamento, a equipe precisa validar os dados e as premissas que sustentam o resultado.

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Este conteúdo foi produzido com apoio de inteligência artificial e revisado pela equipe editorial da Live University.

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