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BigQuery e UiPath na prática: big data e robotização em operações tributárias

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BigQuery e UiPath na prática: big data e robotização em operações tributárias
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Os CTOs ou CIOs das corporações possivelmente estão a par dos ganhos em eficiência e em precisão que inovações como o BigQuery e UiPath proporcionam. Mas é importante destacar também os resultados assegurados na ponta, isto é, na atividade fim de uma empresa.

Suportes em tecnologias da informação como esses são fundamentais não apenas para a área de tecnologia, para o “setor de informática”, de uma organização. Representam vantagens substanciais à produtividade do negócio.

Parto da experiência que acumulamos aqui na ROIT. Nossa atividade finalística é a prestação de serviços de hiperautomação de gestão contábil, fiscal e financeira das empresas clientes. Diante do volume de dados e informações, frente à intensa competitividade do mercado que demanda dos gestores decisões rápidas e assertivas, esses dois recursos que citei são um trunfo e tanto.

O BigQuery é um data warehouse da Google Cloud Plataform, voltado a clientes corporativos. É utilizado para armazenar, com segurança, os grandes volumes de dados e informações do negócio, com fácil gerenciamento pelo usuário.

Essa solução, facilita e amplifica a possibilidade de se aplicar técnicas de machine learning, business intelligence e análise geoespacial. Portanto, amplia, na prática, o conceito de big data, na medida em que este não pode se restringir apenas a um grande conjunto de informações e dados. Esse grande conjunto só faz sentido de existir se for acessível, analisável e estruturado, tornando-se, assim, um ativo importante da corporação. É através do big data que o entendimento mais afinado do seu negócio é possível, permitindo também o descobrimento de novas oportunidades e produtos.

Por sua vez, a UiPath e seus softwares de automação, que viabilizam o conhecido RPA (robotic process automation), proporciona, como a sigla diz, a robotização de processos, alcançando a realização de tarefas em quantidade, velocidade, qualidade e precisão, impossíveis de serem executadas pelo ser humano. Ou seja, não é substituir pessoas por robô, como costumamos dizer aqui na ROIT: é atingir um estágio de processamentos que só a automação permite, liberando os profissionais “de carne e osso” para se dedicarem ao que melhor têm competência de fazer: planejar, decidir, agir.

Especificamente para o que fazemos aqui na ROIT, esses dois recursos – BigQuery e UiPath – viabilizam resultados até tempos atrás inimagináveis. Big data e robotização para a realização de operações tributárias se colocaram indispensáveis para que uma organização tenha gestão contábil, fiscal e financeira eficiente, que assegure a sustentabilidade do negócio. Com a robotização de processos, conseguimos acessar dados que não estão disponíveis para acesso sistêmico e, após extração, estruturá-los para serem acessados via BigQuery.

Principalmente em se tratando de Brasil, em que a carga tributária é pesada e a legislação é de uma complexidade incrível. Recorremos a um levantamento do Instituto Brasileiro de Planejamento Tributário (IBPT) para ilustrar como o cenário é surreal: desde a Constituição de 1988, há uma média de 50 normas tributárias expedidas por dia!

É de assustar mesmo. Por isso, big data, robotização e, mais ainda, em salto recente, a hiperautomação (que combina substancialmente inteligência artificial) desbravam esse emaranhado de regramento, permitindo com que cada operação tributária, de cada organização atendida, seja precisamente analisada e executada, a fim de que se pague o que é legalmente devido, e não se desperdicem recursos financeiros gastando a mais com impostos, taxas e outros encargos.

Esse desperdício acontece com mais frequência do que se imagina. Para se ter ideia, só em 2022 aqui na ROIT conseguimos ajudar nossas empresas clientes a recuperar quase R$ 1 bilhão pagos a mais em tributos.

Dispensa-se dizer o quanto esse montante choca, não é mesmo? Agora, reflitamos: isso seria possível de identificar se não fossem as tecnologias de big data, robotização e hiperautomação? Evidente que não.

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