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As empresas buscam processos mais eficientes. Um exemplo é o crescimento do número de organizações que adotam uma solução para a automação da entrada dos dados fiscais de documentos eletrônicos no ERP. Essa tecnologia melhora o controle fiscal da empresa e antecipa erros, ao checar se as informações da nota fiscal recebida estão corretas. Porém, a nota fiscal de serviços eletrônica (NFS-e) tem sido um desafio para as empresas brasileiras que querem aumentar a produtividade e o ROI com a automação dos processos de recebimento fiscal e contábil. Mas por quê?
A NFS-e tem uma peculiaridade que a difere de outros documentos eletrônicos como a nota fiscal mercantil (NF-e) e o conhecimento de transporte (CT-e), por exemplo. Ela é disponibilizada pela maioria das prefeituras, responsáveis pela emissão, como uma imagem (PDF ou JPEG), enquanto a NF-e e o CT-e são gerados em XML – formato padrão utilizado para processar automaticamente os documentos fiscais eletrônicos nos ERPs. Hoje, poucas prefeituras emitem a NFS-e em formato XML.
Então, como transformar um arquivo de imagem em XML, para que a automação da entrada dos dados da nota fiscal de serviços possa ser implementada nas empresas? A resposta tem três letras: OCR.
É a sigla para Optical Character Recognition, algoritmo que transforma os caracteres de uma imagem em texto. Nos últimos dois anos, esse dispositivo tem sido incorporado às soluções de automação fiscal para converter os arquivos JPEG e PDF das NFS-es para o formato XML. Com isso, é possível automatizar o recebimento das notas de serviços no ERP das organizações, trazendo ganhos de eficiência e maior controle fiscal.
Exemplo de casa
O HomSoft é a solução desenvolvida pela Homine para realizar a automação do recebimento de documentos fiscais eletrônicos no ERP SAP. Ele possui o dispositivo OCR, que recebe a nota fiscal de serviços em PDF ou JPEG e a converte em um arquivo XML, pronto para a entrada automática no SAP.
Segundo José Geraldo Garcia, CIO da Homine, a empresa desenvolveu um modelo do XML de uma NFS-e para o HomSoft, atendendo a todas as prefeituras do Brasil, pois disponibiliza campos de informações básicos a quaisquer NFS-es, como discriminação do serviço, valores dos impostos (ISS e INSS) e preços total e líquido do serviço. “Com isso, as informações da nota podem ser comparadas com o pedido de compra que originou o serviço, antecipando possíveis divergências que, mais à frente, poderiam interromper a automação do recebimento fiscal, provocar retrabalhos ou até problemas com o fisco”, explica.
O OCR, contudo, não é infalível. Caso o arquivo PDF ou JPEG da nota fiscal de serviços tenha pouca resolução ou possua imagem de fundo que “confunda” a leitura automática do documento, então o arquivo recebe tratamento manual – ou seja, ele é lido por um profissional e as informações são digitadas no XML. “Ainda não há padronização para a emissão da nota fiscal de serviços no Brasil, o que acarreta esse tipo de problema”, destaca o diretor.
A incorporação da tecnologia OCR nas soluções de automação fiscal é recente, apesar de o dispositivo já existir há muitas décadas. A tecnologia de reconhecimento de caracteres surgiu na década de 30, nos Estados Unidos, quando o físico e inventor Emanuel Goldberg criou a “Máquina Estatística” – dispositivo capaz de rastrear e identificar microfilmes utilizando um sistema ótico de reconhecimento de códigos. A patente da invenção foi adquirida pela IBM e, nas décadas seguintes, a tecnologia se disseminou por todo o mundo.
