Inserção Manual vs. IA de Dados Aduaneiros:
Qual Sobrevive a 20 Entradas por Dia?

O Que Realmente Acontece Durante a Preparação Manual de Declarações Aduaneiras

O processo de registro de declarações aduaneiras — a submissão formal de dados ao sistema ACE da CBP, ao CDS da HMRC, às autoridades aduaneiras dos Estados-Membros da UE — já é digital. O que não é digital, na maioria das corretoras, é a etapa anterior ao registro: extrair dados comerciais dos documentos de origem e digitá-los no software de declaração. Essa é a lacuna que a maioria das discussões sobre automação ignora. As conexões EDI e API lidam com a transferência máquina a máquina entre sistemas que já contêm dados estruturados. Elas não leem uma lista de embalagem digitalizada de uma fábrica em Shenzhen.

O fluxo de trabalho manual para preparar uma única declaração aduaneira se divide em cinco etapas:

Essa inversão de esforço — onde o trabalho braçal consome mais tempo que o trabalho especializado — é o padrão que define quando os fluxos manuais falham. Também define onde a automação realmente ajuda: não em substituir o conhecimento aduaneiro, mas em remover a barreira da transcrição que consome o tempo antes que a expertise possa ser aplicada. Para um olhar mais aprofundado sobre por que esse padrão persiste no setor, veja nossa análise sobre as razões estruturais pelas quais a gestão de dados aduaneiros continua sendo um gargalo nas operações de carga.

Velocidade: O que "3 Minutos por Documento" Significa em uma Semana de 100 Declarações

Uma única página de dados impressos leva cerca de 3 minutos para ser transcrita manualmente — localizar cada campo, digitar, verificar. Essa é a média entre operadores experientes de entrada de dados em condições normais de trabalho. Pesquisas com operadores qualificados mostram consistentemente taxas de erro entre 0,5% e 1% mesmo em condições controladas — e essas taxas aumentam ao longo do dia. O mesmo operador que digita com 1% de precisão às 9h produz mais de 3% de erros no fim da tarde, à medida que a fadiga cognitiva se instala.

Para um despachante aduaneiro que lida com 20 declarações por dia — um volume típico para uma corretora de pequeno a médio porte — a conta é simples: 20 declarações × 3 minutos de extração de dados por declaração = 60 minutos. Na prática, considerando a organização de documentos, verificação cruzada e inconsistências de formato, o número real fica entre 90 e 120 minutos por dia gastos puramente com transcrição de dados. Em uma semana de cinco dias, com 100 declarações, isso representa de 7,5 a 10 horas — essencialmente um dia inteiro de trabalho por semana consumido por uma etapa que não agrega conhecimento aduaneiro e gera a maioria dos erros.

Veja como o tempo por declaração se divide entre os dois fluxos de trabalho para uma declaração padrão de linha única:

A etapa de extração, por si só, reduz de 3-5 minutos por entrada para 5-10 segundos. Com 20 entradas por dia, isso recupera aproximadamente 1-1,5 horas — não do processo completo de preparação de entrada, mas especificamente do trabalho mecânico de transcrição. As etapas de classificação, arquivamento e conformidade permanecem inalteradas tanto em tempo quanto em qualidade, pois não se beneficiam de uma digitação mais rápida. Elas se beneficiam de o operador ter mais capacidade mental ao chegar nelas.

O mecanismo que produz essa velocidade é a extração por nome de coluna: em vez de ler cada documento e transcrever campo por campo, você define os pontos de dados desejados — "Código SH", "Valor Declarado", "País de Origem", "Nome do Consignatário" — e a IA localiza cada valor em qualquer lugar da página, compreendendo seu significado semanticamente. Um campo rotulado como "商品编码" em uma declaração de exportação chinesa, "HS Code" em um CBP 7501 e "Commodity Code" em um SAD da UE são mapeados para a mesma coluna na sua saída, sem necessidade de configuração de modelo por formato. Para um guia detalhado sobre essa abordagem em diferentes formatos de declaração, consulte como extrair dados de formulários de declaração aduaneira para o Excel.

O tempo de processamento de 5 a 10 segundos por página, comparado a cerca de 3 minutos por página na transcrição manual, significa que a vantagem de velocidade se acumula diretamente com o volume — mas apenas na etapa de extração. As etapas de tomada de decisão permanecem no mesmo ritmo, pois o valor está na expertise aduaneira, não no gargalo. Um despachante que lida com 10 declarações por dia economiza cerca de 30 a 50 minutos. Um que lida com 50 economiza de 2,5 a 4 horas. O ponto de inflexão em que a economia de tempo chega ao território de "isso muda como organizo meu dia" fica em torno de 20 a 25 declarações diárias.

Precisão: Três Tipos de Erros em Declarações Aduaneiras — e Quais a Automação Realmente Elimina

A palavra "precisão" é usada de forma vaga no marketing de automação, mas os erros em declarações aduaneiras não são uma categoria única. Eles se dividem em três tipos distintos, e a automação lida com cada um de forma diferente. Ser preciso sobre quais ela elimina versus quais não elimina é a diferença entre uma comparação honesta e um discurso de vendas.

Erros de transcrição. A fatura informa que o valor declarado é de US$ 14.320. O operador digita US$ 14.230. Um dígito trocado. Se esse erro persistir até o registro e a validação da CBP não o detectar — o que acontece quando o valor está dentro de uma faixa plausível —, o importador terá subdeclarado US$ 90, gerando responsabilidade em cada entrada subsequente com o mesmo padrão de erro. Pesquisas em décadas de estudos de entrada de dados situam as taxas de erro humano de transcrição qualificada entre 0,5% e 1% em condições controladas e entre 2% e 5% em condições reais, com formatos variados de documentos, pressão de tempo e cansaço no fim do dia. Para um despachante que registra 500 entradas por mês, uma taxa de erro de 1% significa 5 entradas por mês com um erro de transcrição — e essas 5 entradas, se detectadas em uma auditoria focada da CBP, podem desencadear uma revisão de todas as entradas registradas nos últimos cinco anos, conforme os requisitos de manutenção de registros do 19 CFR Parte 163. A extração por IA elimina totalmente os erros de transcrição — a IA lê o valor diretamente do documento, sem a etapa de redigitação humana. Se a IA ler corretamente, o valor está correto. Se o documento for uma digitalização de baixa qualidade em que a IA possa ler errado, o operador revisa essa entrada específica, em vez de digitar manualmente todas as entradas.

Erros de classificação e código. O operador atribui o código HTS 8471.30.0100 (máquinas automáticas portáteis de processamento de dados) ao que acredita ser um tablet — mas o produto é, na verdade, um dispositivo com capacidade celular que deve ser classificado sob o código 8517.12.0050. Não se trata de um erro de transcrição; o operador digitou o código que pretendia. É um erro de julgamento de classificação, e é o tipo de erro com as maiores consequências financeiras. As penalidades da CBP por negligência em importações tributáveis variam de 0,5 a 2 vezes a perda de imposto; por negligência grave, até 4 vezes; por fraude, até 8 vezes o imposto perdido. Em itens não tributáveis, as penalidades podem chegar a 50-80% do valor da mercadoria por fraude. A extração por IA não elimina erros de classificação. O que ela pode fazer é sinalizar inconsistências — a IA lê a descrição da carga na fatura e o código SH na declaração; se a descrição diz "bateria de íon-lítio" e o código é 8507.60.0020 (acumuladores de íon-lítio), o operador recebe um sinal de verificação cruzada, em vez de encontrar a divergência manualmente em três documentos. Mas a decisão de classificação em si continua sendo um julgamento humano.

Erros de inconsistência entre documentos. A fatura comercial indica 1.200 unidades. O packing list indica 1.150. O conhecimento de embarque indica 1.200. O operador digita 1.200 a partir da fatura e nunca confronta o packing list, pois está na 14ª entrada da tarde. O registro é arquivado com uma divergência de quantidade entre os documentos de origem — e o sistema de triagem automatizado da CBP sinaliza a inconsistência no nível do manifesto. Este é o tipo de erro que um estudo de pesquisa sobre documentação de transporte de cargas constatou afetar 40% das remessas, sendo as discrepâncias entre documentos o problema documental mais comum. A extração por IA reduz isso processando todos os documentos de uma remessa em conjunto — a tabela de dados extraídos mostra o campo de quantidade da fatura, do packing list e do conhecimento de embarque lado a lado. Uma linha com 1.200 / 1.150 / 1.200 é imediatamente visível. O operador não precisa abrir três documentos separados e lembrar de compará-los.

As estatísticas comerciais da CBP para o AF2025 colocam os riscos em termos concretos: 2.432 penalidades comerciais emitidas, 53.052 danos liquidados e US$ 34,41 bilhões recuperados em revisões de resumos de entrada. Cada uma dessas constatações começou com um dado incorreto em uma declaração aduaneira — um erro de transcrição, uma classificação incorreta, uma inconsistência de dados. Nem todos foram causados pela entrada manual de dados, mas cada um foi uma falha na qualidade dos dados. A diferença entre uma taxa de erro de 1% com 500 declarações por mês e uma precisão de extração acima de 99% é a diferença entre 5 erros por mês e potencialmente zero — e, em um ambiente regulatório onde um único erro pode desencadear uma revisão retroativa de cinco anos, o efeito cumulativo é o que importa, não a taxa por declaração.

Escalabilidade: Com 20 Declarações por Dia, a Entrada Manual Não é um Processo — é um Problema de Contratação

A dimensão da escalabilidade é onde o modo de falha do fluxo de trabalho manual se torna estrutural, em vez de operacional. Abaixo de 5 declarações por dia, a entrada manual de dados é aceitável — não é rápida, mas contratar outra pessoa seria absurdo. Entre 5 e 15 declarações por dia, a ineficiência é visível, mas gerenciável: o operador gasta de 1 a 2 horas diárias em transcrição, o que é frustrante, mas não limita a capacidade da corretora.

Com 20 lançamentos por dia — o limite onde um único operador em um dia padrão gasta de 2 a 3 horas apenas com transcrição de dados — o fluxo manual se torna um gargalo de produtividade. Adicionar outro cliente ou rota comercial significa contratar mais uma pessoa, e o custo não é só o salário. A operação da Savino Del Bene na África do Sul oferece uma referência real: processando mais de 50.000 faturas comerciais por ano de mais de 2.000 fornecedores, a empresa dedicava 80% do seu tempo à entrada manual de dados. Após implementar a automação de processamento de documentos, o processamento de faturas ficou 11 vezes mais rápido, e a economia mensal projetada ultrapassou US$ 100.000.

Esta é a aritmética de capacidade que importa para corretoras aduaneiras em escala:

Para uma corretora que lida com entradas de múltiplas linhas — embarques com 5 ou mais linhas de mercadorias, cada uma exigindo seu próprio código NCM, valor, quantidade e país de origem — o tempo por entrada se multiplica. Uma entrada de 10 linhas com digitação manual pode consumir de 30 a 45 minutos de transcrição em todas as linhas. Com a extração por IA, todas as 10 linhas de mercadorias são lidas dos mesmos documentos-fonte no mesmo ciclo de processamento — de 5 a 10 segundos por página do documento-fonte, não por linha de mercadoria. É aqui que o processamento em lote de declarações aduaneiras de múltiplas linhas em uma única planilha transforma a aritmética: 50 entradas de múltiplas linhas que exigiriam de 25 a 37 horas de transcrição manual tornam-se uma única sessão de upload e revisão medida em minutos.

Um estudo da Descartes Systems com mais de 400 agentes de carga e despachantes aduaneiros constatou que 67% consideram a tecnologia fundamental ou altamente importante para o crescimento — no entanto, 61% citaram a pressão de preços dos clientes como um dos principais desafios. A tensão é clara: as corretoras precisam aumentar o volume para manter as margens, mas o fluxo de trabalho manual que funciona com 20 entradas por dia não funciona com 50, e contratar profissionais aduaneiros treinados é uma das restrições mais citadas no setor. A automação não resolve a escassez de pessoal — ela muda a aritmética de pessoal para que os funcionários existentes possam lidar com o crescimento sem que cada novo cliente exija um aumento proporcional no quadro de funcionários.

O Investimento em Aprendizado: O Que Realmente é Necessário para Adotar a Inserção de Dados Aduaneiros Assistida por IA

O argumento mais forte a favor do fluxo de trabalho manual é que ele não exige adoção de tecnologia. Um novo despachante aduaneiro que sabe ler uma fatura comercial e navegar no portal ACE pode começar a preparar declarações no primeiro dia. Todo despachante aduaneiro já sabe quais dados precisa extrair, em que formato devem estar e o que acontece se estiverem errados. O processo manual é lento, propenso a erros e limitado em volume — mas é universalmente acessível. Qualquer fluxo de trabalho alternativo precisa conquistar seu espaço diante de um processo que não custa nada para começar e não exige treinamento.

O investimento em aprendizado para extração assistida por IA está concentrado em um único novo padrão: em vez de abrir cada documento e digitar valores no software de declaração, você carrega todos os documentos de origem de uma remessa de uma só vez e define o que deseja extrair usando nomes de colunas — "Nome do Remetente", "Endereço do Consignatário", "Código SH", "País de Origem", "Valor Declarado", "Peso Líquido". A IA lê cada campo entendendo seu significado semântico, não por sua posição em um formulário específico. Uma vez definidos, esses conjuntos de colunas podem ser salvos e reutilizados — um importador que registra os mesmos tipos de declarações nas mesmas rotas comerciais usa o mesmo modelo de colunas todas as vezes. O esforço por declaração se torna: carregar documentos, selecionar modelo salvo, exportar a tabela de extração, revisar.

Isso é fundamentalmente diferente dos sistemas tradicionais de template OCR, que exigem configurar um template separado para cada formato de documento — o template CBP 7501, o template SAD da UE, o template da declaração de exportação chinesa, além do formato da fatura de cada fornecedor. O fardo da manutenção de templates foi o que derrotou as gerações anteriores de automação aduaneira, especialmente em despachantes que lidam com fornecedores de vários países cujos formatos de documento mudam sem aviso prévio. A extração por IA contorna isso porque lê pelo significado, não pela posição em um layout de formulário conhecido.

Para efeito de comparação: uma implementação de EDI conectando uma despachante aduaneira ao sistema ERP de um cliente pode levar meses de mapeamento, testes e certificação — e funciona apenas com aquele cliente. A implantação de uma plataforma completa de gestão aduaneira pode levar semanas, exige envolvimento de TI e pressupõe que todos os dados comerciais fluam pelo mesmo sistema. A extração assistida por IA tem uma curva de aprendizado medida no tempo que leva para enviar um documento e digitar o nome de uma coluna. Com 20 declarações por dia, o investimento de tempo para aprender o novo padrão — cerca de 15 a 30 minutos testando em algumas amostras — é recuperado no primeiro dia de uso.

As definições de colunas criadas para declarações aduaneiras também podem ser usadas para outros documentos comerciais — faturas comerciais, romaneios de carga, certificados de origem — porque o mecanismo de extração não distingue entre tipos de documentos. O mesmo modelo salvo que extrai códigos NCM e valores declarados de um formulário aduaneiro também extrai números de fatura e totais de uma fatura comercial quando aplicado a esse documento. Essa reutilização entre documentos significa que a biblioteca de modelos cresce com o uso, e não com a quantidade de formatos de documentos.

Onde o Lançamento Manual Ainda Vence — e Onde a Diferença é Intransponível

Uma comparação dimensional só é útil se for honesta sobre ambos os lados. O fluxo de trabalho manual realmente tem vantagens que a extração assistida por IA não elimina, e reconhecê-las dá peso ao restante da comparação:

• Custo marginal zero. O lançamento manual exige uma pessoa treinada e acesso ao software de declaração — recursos que a corretora já possui. Para operações com menos de 5 declarações por dia, a economia de tempo da automação não compensa o custo da ferramenta. Abaixo desse volume, o fluxo manual é a escolha economicamente racional.
• Julgamento contextual ausente nos documentos. Um corretor experiente, ao ler uma fatura comercial, pode notar que o valor declarado é suspeitamente baixo para as mercadorias descritas — um sinal de alerta de preços de transferência que uma extração por IA não identifica, pois ela apenas lê o que está na página, não o que está faltando. Esse conhecimento institucional — "este fornecedor subavalia consistentemente eletrônicos em suas faturas e é sinalizado pela CBP" — reside na mente do corretor, não em nenhum documento, e surge durante a revisão manual de uma forma que a extração automatizada não reproduz.
• Comunicação entre múltiplas partes. Quando uma declaração aduaneira gera uma Solicitação de Informações (Formulário CBP 28) ou um Aviso de Ação (Formulário CBP 29) da CBP, a resposta exige comunicação com o importador, o fornecedor e, possivelmente, um advogado especializado em comércio exterior. Esse fluxo de trabalho é inerentemente humano — nenhuma ferramenta de extração o automatiza, e nenhuma deveria tentar. As habilidades de gestão de relacionamento e comunicação regulatória do corretor são o valor aqui, não a etapa de entrada de dados que precedeu a consulta.
• Integração com interface de declaração governamental. A extração por IA gera uma tabela com dados estruturados. Inserir esses dados no ACE, CDS ou ATLAS ainda exige redigitação manual no sistema de declaração ou uma camada de integração de software. Algumas plataformas de gestão aduaneira (Descartes, AEB, iCustoms) oferecem conexões via API que aceitam dados estruturados diretamente, mas corretoras que utilizam sistemas legados ou independentes ainda precisarão de uma etapa de transferência manual da tabela de dados extraídos para o software de declaração — a menos que usem o resultado da extração como fonte de verificação, e não como entrada direta.

As dimensões em que a entrada manual perde — e perde em proporção direta ao volume — são velocidade, precisão de transcrição e escalabilidade. Essas dimensões se acumulam: uma corretora que economiza 1,5 hora por dia em transcrição com 20 entradas pode lidar com mais entradas sem contratar mais pessoal, pode usar o tempo recuperado para revisão de conformidade em vez de digitação de dados e pode reduzir a taxa de erro que desencadeia os tipos mais comuns de penalidades da CBP. Os 7 erros mais comuns de entrada de dados aduaneiros que causam atrasos no desembaraço são predominantemente erros de transcrição e consistência entre documentos — exatamente as categorias que a extração por IA aborda.

A metodologia do Estudo de Tempo de Liberação da Organização Mundial das Alfândegas — agora em sua 4ª versão — identificou repetidamente que o principal gargalo no desembaraço de cargas não é a inspeção física, nem o congestionamento portuário, mas o tempo entre a chegada dos documentos e o registro da declaração. Em programas-piloto do Banco Mundial com o TRS, a automação de fronteiras reduziu o desembaraço de uma média de 3,6 dias para menos de 1 dia em países que adotaram o pré-desembaraço digital e a coordenação de Balcão Único. A etapa de preparação da declaração — onde reside a entrada manual de dados — é a maior oportunidade isolada de compressão de tempo no processo completo de desembaraço. Isso não é uma alegação de vendas. É o que a própria metodologia de medição da OMA consistentemente constata.

Perguntas Frequentes Sobre Entrada de Dados Aduaneiros Manual vs. IA

A partir de qual volume de entradas uma corretora aduaneira deve migrar da entrada manual para a assistida por IA?

Cerca de 10 a 15 lançamentos por dia. Abaixo disso, a economia de tempo da automação pode não recuperar o investimento em aprendizado rápido o suficiente para justificar a mudança — especialmente para corretoras com uma base de clientes estável que usam formatos de documentos familiares, onde o operador ganha velocidade com a repetição. Com 20 ou mais lançamentos por dia, o fluxo de trabalho manual consome de 2 a 3 horas de tempo de digitação que poderiam ser recuperadas, e o custo de automatizar essa etapa é menor do que o custo de contratar pessoal adicional para lidar com o mesmo volume. O ponto de equilíbrio depende do seu custo de mão de obra por hora e do volume diário de lançamentos, mas para a maioria das corretoras, ele fica entre 10 e 20 lançamentos diários.

Como a extração por IA é diferente do EDI para declarações aduaneiras?

EDI (Intercâmbio Eletrônico de Dados) é uma troca máquina a máquina de dados estruturados entre sistemas que já entendem o mesmo formato — por exemplo, o sistema ERP de um cliente transmitindo dados de pedidos de compra diretamente para o sistema de registro de um despachante aduaneiro em um formato de dados pré-acordado. O EDI funciona quando ambas as partes investiram na integração e mantêm estruturas de dados compatíveis. A extração por IA lê documentos não estruturados — PDFs, digitalizações, imagens — que chegam de fornecedores que nunca implementarão EDI porque são fábricas em Shenzhen, distribuidores em Mumbai ou pequenos fabricantes no Vietnã que enviam faturas comerciais como anexos de e-mail. O EDI e a extração por IA atendem a diferentes partes da cadeia de documentos: EDI para grandes clientes com sistemas integrados, extração por IA para a longa cauda de fornecedores e formatos que compõem a maior parte da documentação comercial.

A extração por IA substitui um despachante aduaneiro?

Não. Ele substitui a etapa de transcrição de dados — ler valores de documentos e digitá-los em um software. Não substitui, e não pode substituir, a expertise em classificação, o conhecimento regulatório, a análise de programas comerciais, a consultoria ao cliente ou a comunicação com a CBP que constituem o serviço profissional real de despacho aduaneiro. A automação discutida nesta comparação opera no pipeline documento-para-dado, não no julgamento do despachante. Um despachante que usa extração por IA ainda classifica mercadorias, ainda determina a aplicabilidade de acordos de livre comércio, ainda lida com consultas da CBP e ainda aconselha clientes sobre estratégia de conformidade. A diferença é que o despachante gasta menos tempo transcrevendo dados de faturas e mais tempo nas etapas que exigem licença e expertise profissional.

Com quais formatos de documento a extração por IA funciona para declarações aduaneiras?

Arquivos PDF (tanto gerados digitalmente quanto digitalizados), imagens JPG/PNG, WebP e AVIF são todos suportados. Isso cobre a gama real de documentos comerciais: PDFs gerados por ERP, faturas comerciais digitalizadas, fotos de listas de embalagem em papel e capturas de tela de portais de fornecedores. A caligrafia em documentos digitalizados é legível, embora a precisão diminua com a qualidade da digitalização — uma digitalização limpa de 300 DPI produz extração quase perfeita, enquanto uma foto de baixa resolução de uma lista de embalagem manuscrita em um ângulo pode exigir verificação manual de campos específicos.

A extração por IA pode lidar com documentos comerciais em vários idiomas?

Sim. O modelo de linguagem visual subjacente lê texto em qualquer idioma. Uma declaração de exportação chinesa, uma fatura comercial alemã, um packing list espanhol e um certificado de origem coreano são processados da mesma forma — nomes de colunas definidos em inglês guiam a extração, e a IA localiza os valores correspondentes independentemente do idioma do documento de origem. Campos numéricos — valores, pesos, quantidades, códigos SH — são extraídos de forma limpa, independentemente do idioma. Para corretoras que lidam com comércio em múltiplas rotas pela Ásia, Europa e Américas, isso elimina o atrito específico de idioma que, de outra forma, exige funcionários bilíngues para entrada de dados.

As definições de colunas de extração podem ser reutilizadas entre entradas e clientes?

Sim. Um conjunto padrão de colunas de entrada de importação — Importador Registrado, Consignatário, País de Origem, Código SH, Descrição das Mercadorias, Quantidade, Unidade de Medida, Valor Declarado, Moeda, Alíquota de Direitos, Peso Bruto, Número do Conhecimento de Embarque — pode ser definido uma vez, salvo em sua conta e aplicado a cada entrada subsequente com um único clique. Para corretoras que lidam com diferentes tipos de entrada (entradas de consumo formais vs. entradas informais vs. garantias de importação temporária), vários modelos de colunas podem ser salvos para cada tipo de entrada. A biblioteca de modelos cresce com o uso, não com o número de formatos de documentos que você encontra.

A extração por IA atribui códigos SH automaticamente?

Algumas plataformas especializadas de IA aduaneira (Digicust, iCustoms) oferecem sugestão de código NCM e assistência na classificação como um recurso separado. A extração do ImageToTable.ai lê o código NCM se ele já estiver impresso no documento — por exemplo, quando um fornecedor inclui o código NCM em sua fatura comercial. Ele não classifica produtos não codificados nem sugere códigos NCM para itens sem uma classificação tarifária impressa. A etapa de classificação continua sendo uma decisão humana, baseada na expertise do despachante, nas Regras Gerais de Interpretação e nos bancos de dados de decisões da CBP. Se você precisar de classificação assistida por IA, procure plataformas aduaneiras específicas que combinem extração com classificação. Se você precisar extrair dados de documentos onde os códigos NCM já estão presentes, mas enterrados em formatos inconsistentes, a ferramenta lida diretamente com isso.

Os dados extraídos integram-se diretamente com o sistema ACE da CBP?

Não — e esta é uma distinção importante. A extração produz dados estruturados em formato Excel, CSV ou JSON. Inserir esses dados no portal ACE, CDS ou ATLAS ainda exige redigitação manual ou uma camada de integração de software. Corretoras que utilizam plataformas de gestão aduaneira com conectividade via API (Descartes, AEB, CargoWise da WiseTech) podem importar dados estruturados diretamente. Corretoras que fazem declarações diretamente pelo portal ACE Secure Data Portal precisarão transferir manualmente os dados extraídos para o portal ou usar um sistema de gestão de corretoras com capacidade de importação de dados. A extração elimina a etapa de documento-fonte-para-dados-estruturados. Ela não elimina a etapa de dados-estruturados-para-sistema-de-declaração, a menos que seu software de declaração suporte isso.