{"id":25320,"date":"2025-05-19T16:13:41","date_gmt":"2025-05-19T16:13:41","guid":{"rendered":"https:\/\/reward.pt\/?p=25320"},"modified":"2025-05-19T16:13:50","modified_gmt":"2025-05-19T16:13:50","slug":"inteligencia-artificial-na-contabilidade-guia-efaa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/reward.pt\/en\/inteligencia-artificial-na-contabilidade-guia-efaa\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia Artificial na contabilidade (Guia EFAA)"},"content":{"rendered":"

A EFAA disponibilizou o Guia \u201cIntelig\u00eancia Artificial na Contabilidade\u201d, ou \u201cAI in Accounting\u201d em ingl\u00eas, para promover a ado\u00e7\u00e3o da IA na profiss\u00e3o de contabilista certificado.<\/p>\n\n\n\n

A European Federation of Accountants and Auditors for SME\u2019s (EFAA), entidade da qual a Ordem dos Contabilistas Certificados \u00e9 membro, desenvolveu este guia relevante para gabinetes de contabilidade de pequena e m\u00e9dia dimens\u00e3o, com conselhos e recomenda\u00e7\u00f5es sobre a aplica\u00e7\u00e3o da IA generativa (ChatGPT, Claude, Gemini e outros LLM ou ferramentas de intelig\u00eancia artificial), tratamento e preserva\u00e7\u00e3o de dados confidenciais e privacidade.<\/p>\n\n\n\n

The guia IA na contabilidade<\/a> foi desenvolvido pelo Grupo de Trabalho Digital da EFAA, em conjunto com consultores da especialidade. O guia tamb\u00e9m pretende apoiar a melhoria da efici\u00eancia de processos de IA nos gabinetes de contabilidade, apoiar a tomada de decis\u00f5es informadas e manter as empresas \/ contabilistas certificados competitivos num ambiente em evolu\u00e7\u00e3o acelerada devido \u00e0 implementa\u00e7\u00e3o e ado\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es IA.<\/p>\n\n\n\n

A EFAA foi fundada em 1994 e \u00e9 um membro fundador da EFRAG (European Financial Reporting Advisory Group).<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Guia \u201cIA na contabilidade\u201d (EFAA)<\/h2>\n\n\n\n

O Guia inicia-se com a sua introdu\u00e7\u00e3o, que considera que a intelig\u00eancia artificial est\u00e1 a revolucionar a profiss\u00e3o contabil\u00edstica atrav\u00e9s da automa\u00e7\u00e3o de tarefas rotineiras (an\u00e1lise de dados, contabilidade geral e outras), o que permite \u00e0s PME reduzir a quantidade de erros humanos, poupar tempo para acrescentar mais valor e oferecer servi\u00e7os adicionais aos seus clientes.<\/p>\n\n\n\n

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Seguran\u00e7a e privacidade dos dados<\/h3>\n\n\n\n

No entanto, a integra\u00e7\u00e3o de IA na contabilidade pode implicar riscos de seguran\u00e7a e privacidade dos dados. A integridade dos dados deve ser mantida, de forma a cumprir com as normas e regulamenta\u00e7\u00f5es nacionais e\/ou europeias, como a RGPD, SOC 2 e a EU AI Act (regula as solu\u00e7\u00f5es de Intelig\u00eancia Artificial com base em n\u00edveis de risco pr\u00e9-definidos).<\/p>\n\n\n\n

Os dados sens\u00edveis na contabilidade n\u00e3o se limitam \u00e0 informa\u00e7\u00e3o financeira, presente em documentos como os balan\u00e7os e mapas de fluxo de caixa. Os dados em quest\u00e3o podem incluir \u201cDados Pessoais Identific\u00e1veis\u201d (DPI – PII) de clientes, colaboradores e fornecedores da empresa.<\/p>\n\n\n\n

Muitas das solu\u00e7\u00f5es com base em IA trabalham em infraestruturas Cloud, onde os dados podem transpor fronteiras europeias e passar para servidores localizados noutros territ\u00f3rios. Ferramentas gr\u00e1tis podem tamb\u00e9m usar os dados dos clientes para treinar os seus LLM, o que \u00e9 um risco de exposi\u00e7\u00e3o de dados sens\u00edveis.<\/p>\n\n\n\n

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Escolha dos fornecedores de IA<\/h3>\n\n\n\n

O guia IA na contabilidade indica que, ao escolher ferramentas de IA para a contabilidade, a seguran\u00e7a deve ser uma prioridade. As empresas devem preferir solu\u00e7\u00f5es com medidas de prote\u00e7\u00e3o adequadas (encripta\u00e7\u00e3o de dados end-to-end, APIs seguras e controlo de acesso aos dados).<\/p>\n\n\n\n

As empresas devem optar preferencialmente por solu\u00e7\u00f5es destinadas ao segmento empresarial, pois de forma geral apresentam n\u00edveis de seguran\u00e7a mais elevados que as alternativas gratuitas dispon\u00edveis no mercado. As empresas devem informar-se se as solu\u00e7\u00f5es que pretendem adquirir est\u00e3o em compliance com certifica\u00e7\u00f5es de seguran\u00e7a de informa\u00e7\u00e3o, como a SOC 2.<\/p>\n\n\n\n

As empresas devem optar, quando poss\u00edvel pela capacidade de IA integrada em plataformas de software consolidadas pois operam normalmente em frameworks de seguran\u00e7a desenhados \u201cde raiz\u201d para lidar com dados financeiros.<\/p>\n\n\n\n

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Boas pr\u00e1ticas para proteger dados dos clientes<\/h3>\n\n\n\n

Existem v\u00e1rias boas pr\u00e1ticas para proteger os dados dos clientes das empresas de contabilidade. Algumas das pr\u00e1ticas mais comuns envolvem a anonimiza\u00e7\u00e3o, pseudonomiza\u00e7\u00e3o e mascaramento dos dados sens\u00edveis (remo\u00e7\u00e3o ou encripta\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es pessoalmente identific\u00e1veis antes destas entrarem em sistemas de IA).<\/p>\n\n\n\n

O processo pode ser realizado de forma semiautom\u00e1tica, com ferramentas de IA que identificam e ocultam dados sens\u00edveis nos documentos financeiro antes que estes sejam submetidos em sistemas de IA para serem analisados. No entanto, t\u00e9cnicas como a encripta\u00e7\u00e3o s\u00e3o dos pilares na prote\u00e7\u00e3o de dados contabil\u00edsticos em sistemas com IA. As empresas devem aplicar encripta\u00e7\u00e3o ao n\u00edvel banc\u00e1rio (AES-256<\/a> ou superior).<\/p>\n\n\n\n

Existem diferentes n\u00edveis de prote\u00e7\u00e3o, conforme o objetivo pretendido.<\/p>\n\n\n\n

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Anonimiza\u00e7\u00e3o de dados<\/strong>: Remo\u00e7\u00e3o ou transforma\u00e7\u00e3o irrevers\u00edvel de dados pessoais identific\u00e1veis (nomes, NIF, IBAN, N\u00ba de identifica\u00e7\u00e3o pessoal e outros) para que os indiv\u00edduos n\u00e3o possam ser identificados. A anonimiza\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 aplicada em an\u00e1lises estat\u00edsticas agregadas e na partilha de dados com terceiros.<\/p>\n\n\n\n

No entanto, a anonimiza\u00e7\u00e3o de dados pode sofrer de perda de contexto (devido \u00e0 elimina\u00e7\u00e3o de dados cr\u00edticos \u00e0 an\u00e1lise) e dificultar an\u00e1lises mais detalhadas. Pode tamb\u00e9m correr o risco de reidentifica\u00e7\u00e3o das pessoas, caso a anonimiza\u00e7\u00e3o tenha sido insuficiente.<\/p>\n\n\n\n

Pseudonimiza\u00e7\u00e3o<\/strong>: A t\u00e9cnica de pseudonimiza\u00e7\u00e3o substitui identificadores diretos por pseud\u00f3nimos, como por exemplo, \u201cCliente01\u201d \u201cCliente XPTO\u201d ou outros. Permite a reidentifica\u00e7\u00e3o controlada atrav\u00e9s de chaves de identifica\u00e7\u00e3o seguras. Esta t\u00e9cnica reduz riscos, mas os dados pseudonimizados s\u00e3o considerados pessoais \u00e0 luz da RGPD<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

A pseudonimiza\u00e7\u00e3o \u00e9 geralmente usada no processamento de folhas de pagamento (para manter a liga\u00e7\u00e3o entre dados e indiv\u00edduos) e\/ou auditorias internas.<\/p>\n\n\n\n

Privacidade diferencial<\/strong>: A privacidade diferencial \u00e9 uma abordagem usada na an\u00e1lise de grandes conjuntos de dados, com base em aleatoriedade controlada nos dados ou resultados das an\u00e1lises, o que torna imposs\u00edvel descobrir um individuo dentro do conjunto de dados ao comparar os dados com outros conjuntos de dados. Tal premissa oferece garantias matem\u00e1ticas contra a reidentifica\u00e7\u00e3o dos sujeitos e n\u00e3o compromete a privacidade individual<\/p>\n\n\n\n

A privacidade diferencial pode ser usada para treinar modelos de IA para detetar fraudes ou gerar relat\u00f3rios, no entanto a sua implementa\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica \u00e9 complexa e exige bastante especializa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

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Como implementar o uso seguro de IA na contabilidade em 7 passos<\/h3>\n\n\n\n
    \n
  • Definir as ferramentas de IA a usar dentro da empresa<\/li>\n\n\n\n
  • Especificar os tipos de dados que podem ser inseridos nas ferramentas<\/li>\n\n\n\n
  • Distinguir entre tratamento de informa\u00e7\u00e3o confidencial e n\u00e3o confidencial<\/li>\n\n\n\n
  • Criar mecanismos de responsabiliza\u00e7\u00e3o e governan\u00e7a de IA na organiza\u00e7\u00e3o<\/li>\n\n\n\n
  • Planear forma\u00e7\u00f5es para a equipa sobre boas pr\u00e1ticas de uso de IA, privacidade de dados e protocolos de seguran\u00e7a<\/li>\n\n\n\n
  • Atualizar as regras internas sempre que sejam introduzidas nas rotinas de trabalho novas ferramentas de IA generativa ou altera\u00e7\u00f5es na legisla\u00e7\u00e3o<\/li>\n\n\n\n
  • Estabelecer um plano de conting\u00eancia e resposta a viola\u00e7\u00f5es de dados<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    <\/p>\n\n\n\n

    Comunicar aos clientes o uso de IA<\/h3>\n\n\n\n

    O uso de sistemas ou ferramentas de IA generativa deve ser comunicado aos clientes de forma transparente, tal como estes devem ser explicitamente e antecipadamente informados sempre que interagem com sistemas de IA (chatbots, assistentes, LLMs ou outras solu\u00e7\u00f5es).<\/p>\n\n\n\n

    As empresas devem divulgar proactivamente os processos contabil\u00edsticos que envolvem IA, de que forma as tecnologias refor\u00e7am ou melhoram a qualidade dos servi\u00e7os prestados e as medidas de prote\u00e7\u00e3o implementadas para salvaguardar a informa\u00e7\u00e3o dos clientes. A comunica\u00e7\u00e3o deve estar presente em v\u00e1rios canais, incluindo os contratos de presta\u00e7\u00e3o de servi\u00e7o.<\/p>\n\n\n\n

    A empresa deve reconhecer as preocupa\u00e7\u00f5es dos clientes sobre o uso de IA e responder adequadamente, com garantias de seguran\u00e7a baseadas em medidas concretas. Deve tamb\u00e9m conseguir explicar a estrat\u00e9gia de seguran\u00e7a em v\u00e1rias camadas (encripta\u00e7\u00e3o de dados, controlo de acessos, outros) e destacar a exist\u00eancia de supervis\u00e3o humana em todos os processos automatizados.<\/p>\n\n\n\n

    <\/p>\n\n\n\n

    Tend\u00eancias da Intelig\u00eancia Artificial na Contabilidade<\/h3>\n\n\n\n

    A integra\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial generativa nas rotinas contabil\u00edsticas \u00e9 uma tend\u00eancia relevante e com potencial para transformar a forma como os contabilistas atualmente trabalham. A IA generativa permite produzir explica\u00e7\u00f5es em linguagem natural sobre anomalias financeiras, redigir vers\u00f5es preliminares de relat\u00f3rios de auditoria e criar relat\u00f3rios financeiros para o cliente, entre outras possibilidades. Estas capacidades v\u00e3o permite que o contabilista se foque em tarefas de revis\u00e3o, afina\u00e7\u00e3o e interpreta\u00e7\u00e3o de dados, em vez da elabora\u00e7\u00e3o manual da documenta\u00e7\u00e3o contabil\u00edstica.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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