Automação tributária com aumento de 508% de produtividade [Case Renner]
A Renner S.A. foi a primeira corporação brasileira com 100% das ações negociadas em bolsa. São mais de 600 lojas que compreendem todas as empresas participantes do Grupo: Camicado (empresa do segmento de casa e decoração), Youcom, (moda jovem) e ASHUA Curve & Plus Size.
Em janeiro de 2013, o Grupo Renner, naquele momento com 232 lojas, ainda fazia toda a parametrização fiscal de forma manual. “Se ia mudar alguma alíquota, tínhamos que nos programar para chegar bem cedo de manhã e fazer as alterações de forma manual, antes das lojas abrirem. Era ruim para os profissionais e também nos deixava passíveis de erros humanos”, explica André Pacheco, Had of Tax do Grupo.
Para mudar esse cenário, foi necessário reformular o departamento de tax, investindo em diversas soluções de tecnologia, que permitiram ao setor de tributos adotar uma postura muito mais analítica do que executora.
Iniciando a automação
O processo foi iniciado com a Automação Robótica de Processos, conhecida como RPA, onde é possível programar a execução de tarefas por meio de um robô de software, que imita a ação humana.
Assim foi possível tirar da equipe as atividades de geração, validação, entrega e arquivamento dos protocolos de SPED, além das emissões de guias de pagamento e envio para lançamento no sistema de contas a pagar.
Outra medida implementada pelo Grupo foi a utilização do Motor Fiscal. Trata-se de uma plataforma que atua em de forma integrada a várias prefeituras, fazendo o acompanhamento da legislação e atualizando o sistema sempre que houver alterações. Assim eles eliminaram por completo a necessidade de ir até as lojas antes que elas abrissem para atualizar as alíquotas.
Os resultados foram notórios. Se em janeiro de 2013, os vinte colaboradores da área de tax atendiam 232 lojas com uma produtividade de 34,8% de entregas/ colaborador; em janeiro de 2020 apenas dez funcionários atendem 597 lojas com 179 entregas/ colaborador. Um aumento absurdo de 508% de produtividade.
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