O que mudou na área financeira com a chegada dos agentes de IA?

Conciliar extratos, acompanhar pagamentos, validar faturas. Estas tarefas fazem parte do dia-a-dia de qualquer equipa financeira. Apesar de essenciais, consomem tempo e, na maioria dos casos, estão sujeitas a erros.

Com agentes de IA, muitas destas tarefas podem passar a ser executadas com o mesmo nível de rigor, e bem menos intervenção humana. Estes sistemas conseguem analisar informação, decidir como dar seguimento a um processo e executar ações de acordo com regras e limites previamente estabelecidos.

Mas como se aplicam à realidade da gestão financeira das empresas? E qual a diferença entre a automação “tradicional” e estes agentes?

 

Da automatização aos agentes de IA: o que mudou?

Muito mudou desde a automação com base em regras pré-definidas até aos agentes de IA de última geração. Estas são as principais diferenças.

Automatização tradicional

A automação de processos, conhecida pela sigla RPA (Robotic Process Automation), permite automatizar tarefas repetitivas através de regras e instruções previamente definidas. Na área financeira, pode ser utilizada para recolher dados de faturas, transferir informação entre sistemas ou até preparar relatórios a partir de registos existentes.

Esta abordagem é útil quando as tarefas seguem uma sequência previsível. No entanto, se surgir uma situação que não corresponde às regras estabelecidas, como uma fatura com informação em falta ou um pagamento sem correspondência evidente, o processo pode precisar de intervenção humana para continuar.

Agentes de inteligência artificial

Os agentes de inteligência artificial podem ir mais longe ao analisar informação, definir os passos seguintes e executar ações com autonomia para atingir um objetivo. Em vez de se limitarem a responder a uma pergunta ou a cumprir uma sequência fixa de instruções, conseguem adaptar a sua atuação aos dados disponíveis e às condições de cada situação, dentro dos limites definidos.

Na gestão financeira, um agente de IA pode cruzar os pagamentos recebidos com as faturas em aberto, registar correspondências que cumpram os critérios estabelecidos e encaminhar divergências para análise.

Dependendo das permissões e das capacidades do sistema, pode dar seguimento a várias etapas sem que um profissional tenha de validar cada operação individualmente.

 

Como pode um agente de IA transformar os processos financeiros?

Na gestão financeira, o valor de um agente de IA depende daquilo que consegue fazer com a informação disponível e das ações que está autorizado a executar. A conciliação bancária, as cobranças e a validação de despesas são alguns exemplos de aplicação.

Conciliação bancária contínua

A conciliação bancária exige comparar os movimentos dos extratos bancários com os registos contabilísticos e identificar os valores que ainda não têm correspondência. Quando existem muitas transações, esta tarefa pode implicar a consulta de diferentes sistemas e a verificação manual de movimentos.

Não é novo que um agente de IA consegue cruzar dados bancários com registos do ERP, identificar correspondências com base em critérios como o valor, a data e a referência do movimento, e regista os resultados. Se detetar diferenças de valor, movimentos duplicados ou transações sem correspondência, pode encaminhar esses casos para análise. A diferença é que a Inteligência Artificial consegue identificar aqueles casos que não cumpriam os critérios pré-definidos.

Gestão de cobranças e pagamentos em atraso

Acompanhar os valores por receber implica monitorizar as datas de vencimento, identificar faturas em atraso e contactar os clientes. Quando estas tarefas dependem de verificações manuais, é mais difícil acompanhar os pagamentos sem deixar escapar situações que precisam de atenção.

Um agente de IA pode acompanhar os valores em dívida e preparar ou enviar mensagens de cobrança adaptadas ao tempo de atraso, ao histórico de pagamentos e aos contactos anteriores. Além de dar apoio ao gestor na negociação, por exemplo, de prazos de pagamento dentro das condições definidas pela empresa. Quando um acordo ultrapassa esses limites ou exige uma análise específica da situação do cliente, o caso deve ser encaminhado para um profissional.

Auditoria de faturas, despesas e reembolsos

A validação de faturas e pedidos de reembolso envolve confirmar os valores, verificar os documentos de suporte e garantir o cumprimento das políticas internas.

A inteligência artificial, através de técnicas como a visão computacional, pode extrair informação de faturas e recibos, incluindo documentos digitalizados, e compará-la com os registos contabilísticos e as regras de despesa da empresa.

Um agente de IA pode, por exemplo, verificar se um pedido de reembolso inclui os documentos necessários, se o montante respeita os limites estabelecidos e se a despesa se enquadra nas categorias permitidas. Quando todos os critérios são cumpridos, os pedidos de baixo valor podem ser aprovados automaticamente, desde que o sistema tenha autorização para o efeito.

Se faltar um comprovativo, houver valores incoerentes ou a despesa ultrapassar o limite autorizado, o agente pode suspender o processo e solicitar validação humana.

Identificação proativa de operações suspeitas

Um agente de IA também pode analisar os movimentos financeiros e assinalar as operações que se afastam dos padrões habituais, como uma transferência de valor invulgar, um pagamento duplicado ou uma transferência para um destinatário pouco frequente. Esta análise ajuda a identificar situações que podem exigir atenção antes do fecho diário.

Consoante as permissões e os controlos definidos pela empresa, o agente pode suspender temporariamente uma operação ou encaminhá-la para validação humana. Um alerta não significa, por si só, que existe fraude, por isso, os critérios de deteção e os procedimentos de bloqueio devem ser definidos com cuidado.

 

Que vantagens trazem os agentes de IA à gestão financeira?

São várias as razões para as equipas financeiras aderirem a agentes de IA. Aqui ficam as principais.

Menos trabalho manual e menos erros de processamento

A automatização de tarefas como a comparação de registos, a validação de dados e a preparação de cobranças reduz a necessidade de introduzir a mesma informação em diferentes sistemas. Pode também diminuir os erros associados à execução manual, ainda que a qualidade dos resultados continue a depender dos dados disponíveis e dos controlos aplicados.

Processos mais rápidos e maior visibilidade financeira

Ao acompanhar operações ao longo do dia, um agente de IA pode ajudar a identificar pagamentos pendentes, divergências por resolver e tarefas que exigem atenção. Esta informação permite às equipas perceber mais cedo onde existem atrasos e agir antes que os problemas afetem outras etapas do processo.

Mais tempo para análise e apoio à decisão

Quando as tarefas de rotina exigem menos intervenção, os profissionais podem dedicar mais tempo à análise dos resultados, à previsão de necessidades de tesouraria e à identificação de riscos ou oportunidades. O conhecimento da equipa continua a ser essencial para interpretar os dados e decidir como agir perante situações complexas.

Maior capacidade para acompanhar o crescimento da empresa

À medida que aumenta o número de transações, clientes e fornecedores, cresce também o volume de informação que a equipa financeira precisa de gerir. Os agentes de IA podem ajudar a acompanhar esse volume sem exigir um aumento proporcional das intervenções manuais, desde que os processos e os sistemas estejam preparados para o efeito.

Para concretizar estas vantagens, é necessário que os agentes de IA tenham acesso à informação relevante, consigam interagir com os sistemas utilizados pela empresa e funcionem dentro de regras de controlo bem definidas. É aqui que uma solução de ERP inteligente da assume um papel importante, ao integrar informação e processos de gestão.

 

Como garantir o controlo dos agentes de IA nas empresas?

A autonomia dos agentes de IA não é sinónimo de ausência de controlo. Deve respeitar as políticas internas, os níveis de risco e as responsabilidades de cada equipa.

Para as empresas que procuram adotar agentes de IA, definir níveis de autonomia, permissões e mecanismos de supervisão é essencial para conciliar eficiência operacional com controlo financeiro. Há quatro aspetos a considerar:

• Limites de decisão: uma empresa pode autorizar um agente a validar pagamentos até determinado montante e encaminhá-los para execução automática, quando autorizado.
• Permissões de acesso e execução: é necessário definir que dados o agente pode consultar, que sistemas pode utilizar e que ações está autorizado a executar.
• Registo das operações: a empresa deve conseguir identificar, através dos registos disponibilizados pelo sistema, a informação utilizada e as ações executadas. Sempre que possível, deve também conseguir consultar os motivos que levaram a cada decisão.
• Gestão de exceções: quando faltam dados, existem inconsistências ou uma operação ultrapassa os limites definidos, o processo deve ser encaminhado para análise humana.

 

Agentes de IA: olhos postos no futuro da gestão financeira

Os agentes de IA podem ajudar as equipas financeiras a acompanhar operações com maior rapidez, reduzir tarefas manuais e identificar situações que exigem atenção. Para aproveitar estas vantagens, é importante garantir o acesso a dados fiáveis, definir limites de autonomia e manter mecanismos de supervisão adequados.

Um ERP facilita a integração da informação e dos processos empresariais. As soluções de ERP da Cegid incluem agentes inteligentes para acelerar operações e apoiar a tomada de decisão.

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