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Guia de bolso para inteligência artificial nas funções de finanças

Veja como preparações de dados, processos e rotinas de finanças que podem ser otimizados com IA generativa.

Índice

23 minutos de leitura
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Falar sobre inteligência artificial em finanças já não é mais uma opção: é uma obrigação de líderes e equipes que buscam o melhor para o seu negócio. Confira os principais benefícios que você pode ter com o uso deste tipo de solução:

Preparação de dados com instruções de texto por meio de linguagem natural

Extração inteligente de dados numéricos a partir de arquivos de texto não estruturados

Redução de 80% de tempo na preparação de dados para análises financeiras

A Dattos é especializada no desenvolvimento de soluções IA para a preparação de dados e automação de processos financeiros. Continue a leitura deste material completo e saiba mais!

1. Introdução

A inteligência artificial está direcionando o presente e moldando o futuro de todas as pessoas. Segundo dados divulgados pela Hostinger, até 2030, a Grand View Research estima um crescimento de 37% ao ano do mercado global de IA, e a IBM prevê que a inteligência artificial poderá contribuir com mais de US$15 trilhões para a economia mundial.

Essa realidade já está no dia a dia das pessoas e também fazendo parte da operação das empresas. Segundo a  PwC, mais de 40% dos líderes de negócios percebem aumento de produtividade por meio da automação de tarefas com IA. 

Nas funções de finanças dentro das empresas, a adaptação a esse cenário ainda é um pouco mais lenta, mas não deixa de acontecer. As tecnologias e recursos estão disponíveis e as lideranças estão cada vez mais interessadas em investir nelas, mas muitos questionamentos ainda permeiam a tomada de decisão:

  • Como isso funciona, na prática, a IA para uma realidade de finanças? 
  • Como os profissionais financeiros podem se beneficiar e ter sucesso com essa tecnologia?
  • A IA promete precisão e eficiência, mas como garantir a segurança e integridade nesse processo de transformação digital?

2. Contexto de inteligência artificial em finanças

Um dos principais desafios enfrentados pelos profissionais financistas é lidar com grandes volumes de dados não estruturados. A preparação desses dados, muitas vezes realizada de forma analógica por meio de planilhas de Excel, é um processo altamente moroso e propenso a erros.

Agora, imagine um ambiente onde a conferência de documentos fiscais e contratos, a classificação de transações e a execução de fechamentos contábeis ocorrem em tempo real, com mínima intervenção humana. 

Este é o panorama proporcionado pela aplicação de IA, que emprega desde algoritmos de reconhecimento de padrões até modelos preditivos e de aprendizado profundo. Tais ferramentas desempenham papéis fundamentais na identificação ágil de divergências, na sugestão de ajustes contábeis proativos, e na geração de insights precisos para uma gestão financeira estratégica e preventiva.

Com o auxílio da IA, é possível transformar informações de input não estruturadas em dados estruturados, agilizando e melhorando a qualidade desse processo.

A introdução de ferramentas de inteligência artificial nas funções financeiras desencadeia um salto qualitativo na automatização de processos. A capacidade dos algoritmos de aprender e se adaptar, permite a execução de tarefas com alta precisão e consistência, eliminando erros humanos e elevando a qualidade das informações financeiras e contábeis

Modelos preditivos de IA processam grandes volumes de dados com agilidade e precisão, fortalecendo a integridade e confiabilidade dos dados e demonstrações financeiras e identificando tendências e anomalias com alto grau de fiabilidade. Essa capacidade analítica é fundamental em um ambiente repleto de complexidade como as finanças.

A aplicação de IA na auditoria em tempo real, por sua vez, permite uma fiscalização constante, e não episódica, dos registros contábeis, otimizando a precisão e a integridade das informações financeiras apresentadas.

Os algoritmos avançados de IA contribuem, ainda, para a redução significativa de erros humanos, através da automatização de processos de fechamento contábil e conciliação de contas, elementos cruciais para a confiança dos relatórios financeiros.

O uso assertivo de IA no contexto de conformidade financeira fortalece, por fim, os controles internos e serve como alicerce para decisões estratégicas baseadas em insights confiáveis e consistentes.

3. Porque os financistas precisam se adaptar à automação

A automatização é inevitável

Profissionais financeiros devem abraçar a automação inteligente, utilizando-a como um meio para amplificar suas capacidades analíticas e estratégicas. A adoção de plataformas intensifica o cumprimento das normas de governança e compliance, ao mesmo tempo que libera os profissionais de tarefas repetitivas, direcionando seu foco para a análise crítica e planejamento financeiro. 

Assim, a adaptabilidade torna-se um traço essencial na carreira dos financistas.

A requalificação é obrigatória

Aprender a trabalhar lado a lado com sistemas de IA, explorando suas inúmeras funcionalidades, permite ao financista agregar valor estratégico às operações. As habilidades em tecnologias emergentes tornam-se um diferencial competitivo, possibilitando a condução de análises avançadas e tomadas de decisão baseadas em insights sofisticados e dados confiáveis.

A automação redefine papéis

Com a integração da IA aos processos financeiros, os profissionais devem aperfeiçoar suas competências em gerenciamento de sistemas, análise de dados e inteligência estratégica. Isso porque é fundamental estarem preparados para interagir com algoritmos e modelos preditivos, tornando-se parte integral de um ecossistema onde a tomada de decisão é suportada por inteligência artificial avançada.

O domínio de ciências de dados é imperativo

A capacidade de interpretar e utilizar dados complexos, processados por ferramentas de IA como GPT, GEMINI e outras, é crucial para manter-se relevante no futuro do setor. A expertise em extração, tratamento e aplicação de informações no contexto contábil e fiscal assegura a acuracidade e antecipa necessidades, influenciando diretamente na saúde e crescimento das organizações.

4. Processos de finanças que podem ser automatizados com IA

A inteligência artificial proporciona a reinvenção de práticas, facilitando a transição de métodos manuais para processos automatizados. No contexto de finanças, a alocação de IA na categorização de transações financeiras, extração e transformação de dados não estruturados em formatos estruturados viabiliza uma drástica melhoria na eficiência operacional. 

Além disso, o uso de IA garante assertividade no tratamento de informações, desde a integração de dados, até a análise avançada para fechamento contábil, superando a morosidade e os erros associados aos procedimentos tradicionais.

A aplicação da inteligência artificial na gestão de tesouraria e auditoria, por exemplo, confere às organizações capacidades de proatividade e precisão analítica. Por meio de algoritmos treinados, torna-se possível prever fluxos de caixa e comportamentos de pagamento, bem como identificar discrepâncias financeiras com agilidade, transformando o arsenal de controle e tomada de decisão das áreas contábil e fiscal.

Confira, a seguir, os principais processos dos departamentos de finanças que podem ser automatizados com o uso de inteligência artificial, simplificar as manipulações de dados e deixando para trás a necessidade de criar fórmulas e regras.

Classificação de lançamentos e transações para contas contábeis

Tradicionalmente, a classificação manual de lançamentos em contas contábeis demanda atenção meticulosa e elevado dispêndio de tempo. Os profissionais financeiros frequentemente se deparam com situações delicadas na triagem de transações, cada uma exigindo análise individual para correta alocação.

No cenário analógico e manual, planilhas de Excel operam como ferramentas primárias na execução dessas tarefas. A ausência de automação exige que especialistas financeiros apliquem conhecimento técnico na identificação e categorização destas operações, o que implica na suscetibilidade que já mencionamos a falhas humanas e inconsistência de dados.

Com o recurso de IA para preparação de dados, esta atividade se transforma substancialmente, possibilitando a categorização automática de lançamentos financeiros por meio de linguagem natural, interpretando vastos volumes de transações e alocando-as nas contas contábeis apropriadas com uma precisão sem precedentes.

Na prática, essas são algumas das rotinas dentro deste processo que as equipes podem automatizar com inteligência artificial:

  • Simplificação do cadastro de regras para categorização de lançamentos e transações financeiras em contas contábeis;
  • Configuração de regras para identificar automaticamente faturas ou pagamentos atrasados, ajudando no gerenciamento de fluxo de caixa e na redução de dívidas pendentes;
  • E criação de critérios para detectar transações que desviam de padrões esperados, como gastos anormalmente altos em categorias específicas, ajudando a prevenir erros ou fraudes.

Sistemas alimentados por IA não apenas otimizam a execução, mas também enriquecem a análise contábil. Afinal, eles são capazes de aprender com a repetição e adaptação de regras, mitigando riscos e diminuindo drasticamente o índice de equívocos. Isso resulta em um processo de fechamento contábil mais ágil, confiável e alinhado às normas de compliance e governança corporativa.

Processamento e extração inteligente de arquivos de texto

Na era digital, a extração eficiente de dados a partir de arquivos de texto não estruturados tornou-se um diferencial competitivo. A IA possibilita que algoritmos avançados identifiquem e classifiquem informações cruciais em meio aos textos, como números de notas fiscais e títulos, de maneira automatizada e com alta precisão.

Máquinas munidas de tecnologias de processamento de linguagem natural (NLP) possibilitam a estruturação de grandes volumes de texto e extração de informações relevantes, em uma fração do tempo que um humano levaria e com uma margem de erro significativamente menor.

Textos de contratos, faturas e outros documentos passam por um crivo digital que identifica padrões de números e extrai dados cruciais para a conversão em formatos estruturados. Essa automação não somente agiliza o fluxo de trabalho, mas também fortalece a integridade dos dados e apoia decisões baseadas em evidências confiáveis e atualizadas.

Além disso, a automatização do processamento de texto libera os profissionais para se concentrarem em tarefas de maior valor agregado. Ao invés de vasculharem manualmente documentos, eles podem agora dedicar-se à interpretação e análise dos dados processados, permitindo uma gestão financeira mais estratégica e preditiva, fundamentada em informações consistentes e de fácil acesso.

Conversão de dados não estruturados em insights valiosos

A gestão financeira moderna já não opera sob o jugo de infindáveis linhas em planilhas desestruturadas e relatórios textuais desordenados. Utilizando algoritmos de aprendizado de máquina, decodificamos em tempo real informações vitais, transformando-as em insights acionáveis para o negócio.

Esta evolução tecnológica propicia uma interpretação ampliada e multifacetada dos dados. A IA emergente, ao orquestrar essa transformação de processos, converte o caos em ordem analítica.

Diante de volumes massivos de dados, o discernimento humano, mesmo o mais capacitado, encontra limitações tanto de tempo quanto de precisão. A IA para preparação de dados rompe essas barreiras ao permitir a captura e processamento eficiente de dados não estruturados, concedendo aos profissionais financeiros uma visão clara e integrada de informações cruciais.

Na era da transformação digital, a capacidade de extrair valor de dados não estruturados é um diferencial estratégico. Com a IA, é possível alcançar uma nova dimensão na precisão analítica, na velocidade de geração de relatórios e no suporte à tomada de decisões informadas que direcionam o crescimento organizacional e a otimização financeira.

Auditoria em tempo real e identificação de tendências

A auditoria, historicamente, tem sido um processo retrospectivo e estático. Porém, com a aplicação de inteligência artificial, transformamos esse panorama, possibilitando a identificação de padrões, previsão de tendências e sugestão de ajustes necessários nos lançamentos contábeis em tempo real.

As implicações dessa transformação são notáveis. Agora, a função de auditoria transcende o papel de mero avaliador pós-evento. Com IA na preparação de dados, é possível criar consultas de dados para identificar tendências para um planejamento futuro mais eficiente, e antever desvios para promover correções antes que se concretizem em problemas

Na prática, isso significa dados confiáveis e disponíveis para inspeção a qualquer momento, sem a necessidade de esperar pelo fechamento do período. Essa agilidade transforma a auditoria em um mecanismo dinâmico de proteção e valorização da integridade financeira.

Dessa forma, a inteligência artificial insere-se como um catalisador na redefinição das práticas de auditoria, proporcionando aos profissionais financeiros meios para executar suas funções com segurança e acurácia sem precedentes. Revela-se, assim, um avanço indiscutível na direção de uma era mais transparente e eficaz na gestão financeira.

Consolidação eficiente de dados

Por último, mas não menos importante, a inteligência artificial pode ser aproveitada também na consolidação eficiente de dados financeiros. Grupos econômicos com vários CNPJs, subsidiárias ou mesmo departamentos dentro de uma mesma organização podem utilizar instruções de texto em linguagem natural para solicitar o agrupamento por diferentes categorias.

As rotinas de preparação de dados para consolidação de grandes volumes de informações tomam cerca de 80% do tempo das equipes de finanças, e as ferramentas de IA possibilitam a execução dessas tarefas sem a necessidade de criar fórmulas ou regras. Algumas aplicações práticas são:

  • Auxiliar na comparação de despesas e receitas reais com as orçamentadas, destacando variações e permitindo ajustes rápidos na estratégia financeira ou operacional;
  • Gerar relatórios de desempenho financeiro, como lucro e perda, por mês, trimestre ou ano, por meio da tradução de comandos de texto para regras;
  • Realizar comparações financeiras entre diferentes períodos, como análise de variação anual de receitas e despesas, para identificar tendências de crescimento ou declínio;
  • Facilitar a segmentação de receitas por diferentes fontes ou canais, permitindo aos usuários entender melhor de onde vem a renda da empresa e como otimizar estratégias para cada segmento.

5. A segurança de dados na era da inteligência artificial

Diante da integração da inteligência artificial com as diferentes rotinas das empresas, surge o questionamento com relação à segurança dos dados que são fornecidos aos sistemas de IA. Para esclarecer as principais dúvidas e receios, principalmente dentro do universo de finanças que lida com dados sensíveis, é fundamental ter pelo menos um nível básico de compreensão de como a IA funciona.

Em resumo, as instruções de texto digitadas em linguagem natural são processadas e transformadas em uma linguagem de programação que traduz o texto para consolidar os dados por meio de uma fórmula ou regra

Vamos pegar o exemplo de uma planilha, recurso altamente comum nas rotinas de financistas. Um profissional pode realizar uma solicitação para somar duas colunas específicas, ou para agrupar valores de acordo com uma categoria. Neste caso, a única informação que o sistema precisa para executar o comando é o conjunto de variáveis.

Então, se a regra é que ele precisa agrupar valores por colunas, é preciso que os nomes das colunas sejam indicados, bem como o tipo de dado que se encontra em cada coluna (se é texto, número, data etc.). Ou seja, o que o modelo de IA precisa para ser treinado e desenvolvido com melhorias é apenas dos direcionamentos.

Dessa forma, as informações existentes nas células da planilha, que são os dados sensíveis, propriamente ditos, são indiferentes para o modelo. Ele trabalha com a tradução das instruções de texto em regras, independente do conteúdo das colunas.

Por fim, é essencial você saber que as ferramentas de IA seguem o princípio da responsabilidade de meios e fins. Isso significa que o algoritmo de inteligência artificial pode – e deve – ser treinado para executar um conjunto de rotinas e processos específicos. O sistema deve ter uma finalidade exclusiva e os tipos de inputs e outputs precisam ser  discriminados.

Existem inúmeras formas de você garantir que o seu fornecedor de IA está cumprindo as normas vigentes e consegue garantir a segurança dos seus dados e conseguir utilizar essa ferramenta no seu dia a dia com tranquilidade.

Proteção e integridade dados com algoritmos avançados

Na era digital, salvaguardar a integridade dos dados financeiros é um desafio constante que requer soluções sofisticadas, oferecidas pelos avanços em algoritmos de IA. Estes são alguns dos recursos que as empresas podem oferecer para confirmar seu compromisso com a segurança:

  • Criptografia de ponta-a-ponta: reforça a segurança de dados durante a transmissão e armazenamento;
  • Controle de acesso baseado em roles: define níveis de acesso granulares para dados sensíveis;
  • Detecção de anomalias em tempo real: monitora transações e identifica padrões suspeitos imediatamente;
  • Auditoria detalhada de logs: mantém um registro minucioso das operações para rastreamento posterior;
  • Algoritmos de aprendizado de máquina: melhoram continuamente os sistemas de detecção de fraudes e violações de dados.

 

Complexos mecanismos de aprendizado de máquina são aplicados, não somente para defesa contra invasões externas, mas também para prevenir falhas internas. Os protocolos incorporados aos sistemas de IA aumentam a capacidade de detecção e reação a incidentes, garantindo uma gestão de dados altamente confiável.

6. Confiabilidade e precisão com ferramentas de IA

Pelo menos 80% do tempo gasto pelas equipes em análises financeiras, na verdade, não é investido nas análises, e sim na preparação prévia dos dados. Por este motivo, é cada vez mais urgente a implementação de tecnologia e automação nas rotinas.

O Dattos IA é uma ferramenta poderosa que otimiza essas rotinas e processos de preparação de dados por meio de linguagem natural.

Com ele, atividades como o cadastro de regras para classificação de lançamentos e transações, extração de dados numéricos em meio a documentos de texto, categorização automatizada de elementos, entre tantas outras, podem ser feitas em segundos por meio de uma simples digitação.

E, diferente dos modelos de linguagem natural, ao invés de receber somente uma resposta da IA generativa no chat, você receberá o resultado pronto da preparação de dados que solicitou

Acompanhe este exemplo: digamos que você tem uma planilha de contas a receber daquele mês e quer saber quais são os clientes com maior chance de inadimplência para aplicar os percentuais de perda e realizar os lançamentos na contabilidade.

Ao invés de fazer a análise de forma manual, olhando linha por linha, ou criar diversos filtros em uma plataforma de preparação de dados, você simplesmente digita: “Separe em uma coluna chamada “90+” os clientes que estão inadimplentes há mais de 90 dias.” 

A sua resposta será uma visualização tabular com esta nova coluna criada e os clientes já adicionados de acordo com a solicitação. Tudo em questão de segundos, com segurança e confiabilidade nas informações.

Quer saber mais? Conheça a inteligência artificial para preparação de dados da Dattos e dê o próximo passo na evolução da sua operação de finanças!

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