O dossiê FinanceAI™

As plataformas alimentadas por inteligência artificial generativa (GenAI) podem revisar e analisar dados, identificar lacunas e sugerir maneiras de corrigi-las, além de fornecer aos líderes insights sob demanda. 
 

Desafios e oportunidades
O trabalho financeiro frequentemente inclui tarefas repetitivas, como gerar relatórios e reconciliar dados –muitas vezes de forma manual e em planilhas. Restam poucos recursos e pouco tempo para focar no “porquê” por trás dos dados ou explorar múltiplos cenários hipotéticos. Uma plataforma de insights impulsionada por IA generativa poderia atuar como um analista digital, permitindo que profissionais de finanças façam perguntas em linguagem natural, explorem conjuntos de dados ilimitados e recebam relatórios personalizados que revelem o desempenho do negócio.

Como a GenAI pode ajudar

Consumo de dados em escala:
A IA generativa abre possibilidades para que líderes aproveitem dados com profundidade e velocidade muito além das capacidades atuais. Dados operacionais e financeiros costumam ser inconsistentes dentro de uma organização e carecem de estrutura uniforme. Mesmo indicadores econômicos importantes, como inflação, consumo ou taxas de juros, podem variar significativamente entre geografias, fontes ou interpretações. A IA generativa pode reconciliar rapidamente dados díspares, analisá-los em relação aos dados da empresa e entregar conteúdo rico em insights em tempo real para orientar a estratégia.

Análise mais rápida e relatórios de desempenho:
Profissionais de finanças podem utilizar um mecanismo de insights financeiros para apoiar, complementar e acelerar seu trabalho. Esse mecanismo pode identificar variações entre o planejado e o realizado e explicar por que elas ocorreram – aprendendo, com o tempo, a contar histórias mais complexas sobre os dados financeiros. Por exemplo, se os gastos com mão de obra forem maiores que o previsto, a IA generativa pode aprofundar-se em múltiplas camadas – considerando localização, desempenho operacional, sazonalidade, projetos especiais e mais – para identificar a causa raiz. As explicações podem ser oferecidas imediatamente em formatos multimodais, como texto, gráficos, tabelas ou vídeo.

Sessões de estratégia mais produtivas:
Imagine realizar uma sessão de planejamento para identificar oportunidades de alto impacto para o próximo ano. Hoje, analisar métricas financeiras principais ao longo de vários períodos e linhas de negócio é um processo demorado e subjetivo. Com tecnologia habilitada por IA generativa à mesa, líderes poderiam solicitar e receber análises ad hoc de dados operacionais e financeiros em tempo real, obtendo insights retrospectivos e prospectivos.

Gerenciando riscos e promovendo confiança

Confiável:
O modelo de GenAI pode apresentar resultados errôneos com total confiança, inclusive com dados ou conclusões inventadas. Antes de realizar qualquer análise, os conjuntos de dados devem ser confirmados e revisados quanto a erros.

Transparente e explicável:
A confiança nos resultados da GenAI exige que os envolvidos entendam como e por que a máquina chegou às suas conclusões. A validação humana e auditorias regulares dos resultados da IA generativa continuam sendo essenciais.

Benefícios potenciais

Tomada de decisão aprimorada:
Um mecanismo de insights financeiros impulsionado por GenAI pode reduzir drasticamente o esforço manual necessário para analisar dados e fornecer insights consistentes, precisos e atualizados para os analistas humanos utilizarem.

Latência reduzida:
Com sua capacidade de analisar dados instantaneamente, a IA generativa pode fornecer informações financeiras acionáveis sob demanda para orientar as estratégias de negócios dos líderes.

A IA generativa pode criar um verdadeiro processo de fechamento de "luzes apagadas", melhorando a visibilidade do líder, minimizando o trabalho mecânico e, por fim, gerenciando e concluindo tarefas. 

Desafios e oportunidades

Realizar um fechamento financeiro consistente, pontual, preciso e eficiente é um desafio. Isso exige muita força de trabalho humana. Ao longo do ano, ocorrem picos de atividade, mas isso limita a visibilidade do processo de fechamento e frequentemente impede o departamento financeiro de focar em iniciativas mais estratégicas.

A IA generativa pode ajudar a eliminar a dificuldade de fechar os livros a tempo e sem erros. Ele pode fazer o trabalho pesado – categorizar transações, fazer lançamentos contábeis e gerar demonstrações financeiras – para que as equipes financeiras possam se concentrar no quadro geral. Com o tempo, pode assumir um papel maior no gerenciamento do processo de fechamento e fornecer comentários sobre o desempenho da empresa.

Como a GenAI pode ajudar

Reconciliação inteligente:
A IA generativa pode reconciliar lançamentos contábeis não estruturados ou inconsistentes, ou lidar com contas mais complexas que exigem justificativas ou estimativas significativas. Chatbots conversacionais com GenAI também podem permitir que os usuários insiram exceções diretamente na origem, executem os próximos passos, atualizem reconciliações e consolidem os dados financeiros.

Gestão perceptiva de tarefas:
A IA generativa pode criar checklists de fechamento integrados e automatizados e, com o tempo, rastrear e gerenciar centralmente todas as atividades do fechamento. Ela também pode usar o histórico para antecipar como lançamentos contábeis impactam outros, reconhecer problemas no processo e agir proativamente para reduzir ou eliminar atrasos.

Análise de variações aprimorada:
Em vez de confiar apenas em dados quantitativos, os analistas humanos podem aproveitar a IA generativa para tecer dados não estruturados, como notas de reuniões, notícias e entrevistas, para obter uma compreensão mais profunda das variações entre dados reais e previsões. 

Relatórios interpretativos:
As equipes financeiras podem configurar modelos a partir dos quais a GenAI gera relatórios contábeis iniciais. À medida que a tecnologia evolui para interpretar novas regulamentações, ela poderá fornecer avaliações de impacto e aplicar tratamentos contábeis mais avançados automaticamente.
 

Gerenciando riscos e promovendo confiança

Robusta e confiável:
A IA generativa está evoluindo de uma ferramenta de apoio para um verdadeiro copiloto, mas ainda é necessário garantir resultados precisos e confiáveis.

Transparente e explicável:
No processo de fechamento, os conteúdos e decisões gerados pela IA generativa devem ser claramente compreendidos pelas equipes financeiras e pelos tomadores de decisão.

Benefícios potenciais

Eficiência do processo:
A GenAI pode acelerar o cronograma de fechamento com menos esforço e mais transparência. Com o tempo, ela poderá aprender a antecipar obstáculos, prever próximos passos e assumir um papel maior no processo, liberando as equipes para focar em iniciativas estratégicas.

Economia de custos:
A transferência do processamento baseado em regras de transações de rotina para a tecnologia de IA generativa pode economizar tempo ao lidar com tarefas repetitivas.

A IA, incluindo a IA generativa, continuará a elevar as avaliações de risco, impulsionando uma abordagem de gerenciamento de risco integrada simplificada e de valor agregado que pode transformar as avaliações periódicas de risco de hoje em um estado de monitoramento contínuo.

Desafios e oportunidades

O gerenciamento de riscos é fundamental para o sucesso de uma organização, desde a transformação dos negócios até as operações contínuas. Abordagens sofisticadas exigem análises extensivas de processos e dados, de fontes qualitativas e quantitativas. O trabalho pode ser complexo, demorado esuscetível a erros humanos ou vieses não intencionais.

Durante as avaliações de risco, os líderes em várias funções são frequentemente entrevistados para obter insights orientados por riscos. No entanto, a captura e o relatório da entrevista geralmente são realizados manualmente, o que pode levar a insights perdidos ou mal interpretados e a um processo lento. Além disso, novas métricas, como indicadores de risco cibernético, estão surgindo e podem ser mais difíceis para os líderes entenderem.

Os riscos também costumam estar altamente interconectados entre as organizações, o que torna os impactos do monitoramento mais complexos. A IA, incluindo a IA generativa, pode ajudar os líderes a detectar e avaliar efetivamente os riscos para estratégia, operações e outras áreas de maneira mais dinâmica e em tempo real. 

Como a GenAI pode ajudar

Principais indicadores de risco e monitoramento contínuo:
A IA generativa pode aprimorar os processos de gestão de riscos ao permitir a detecção e análise de anomalias de forma ilimitada, simultânea e contínua. A tecnologia pode analisar transações e outros indicadores de risco em toda a empresa em tempo real, gerando relatórios e insights imediatos sobre discrepâncias e pontos fora da curva, possibilitando respostas rápidas e mitigação eficaz.

Aprimoramento de entrevistas de risco:
A GenAI pode analisar fontes de dados não estruturadas, como entrevistas, para identificar conclusões específicas, padrões e insights. Com isso, os líderes podem reconhecer e reagir rapidamente a tendências emergentes.

Monitoramento de risco cibernético:
As organizações podem usar GenAI para criar uma visão agregada do risco cibernético. Com dados quase em tempo real, abrangendo diversas dimensões, os líderes podem alinhar melhor suas estratégias e abordar lacunas, ameaças e oportunidades críticas. Com o tempo, sistemas habilitados por IA generativa poderão até ativar medidas de segurança, como gerar relatórios de ação, fornecer recomendações e notificar usuários que precisam agir imediatamente.

Detecção de riscos externos:

A análise preditiva baseada em IA pode analisar grandes quantidades de inteligência – de fontes abertas, como mídias sociais, blogs, fóruns, análises de sites, boletins informativos do setor, dados de pesquisa e fontes de notícias – e, em seguida, formular insights acionáveis. As empresas podem obter aviso prévio de riscos emergentes, conhecimento de possíveis eventos de perda e maior conscientização sobre possíveis ameaças a seus negócios ou setor.

Gerenciando riscos e promovendo confiança

Confiabilidade:Ainda há trabalho para garantir que a GenAI produza conteúdo preciso e confiável. Hoje, a IA generativa pode produzir com confiança resultados incorretos, conhecidos como alucinações.

Responsável:
O gerenciamento contínuo de riscos requer a identificação de tomadores de decisão para uso de tecnologia e as decisões derivadas das respostas.

Privacidade:
Entrevistas e pesquisas com líderes empresariais podem precisar ser mantidas em anonimato; nesse caso, é fundamental garantir a proteção dos dados.
 

Benefícios potenciais

Criação de valor:
A IA generativa pode apoiar uma abordagem integrada de gestão de riscos, colaborando com as áreas de negócio para maximizar o retorno sobre investimento (ROI) e melhorar o desempenho por meio de controles e governança eficazes.

Eficiência do processo:
As unidades de negócios podem receber relatórios mais rápidos, baseados em grandes volumes de dados quantitativos e qualitativos, para embasar decisões e estratégias.

Acelerar insights:
Aproveitar as soluções de IA generativa em todo o ciclo de vida da avaliação de risco pode levar a insights baseados em dados por meio da capacitação digital de ponta a ponta e permite que as organizações evoluam em direção à garantia contínua.

Novas descobertas:
As empresas podem identificar riscos emergentes e prever impactos organizacionais antes que eles se manifestem no mercado, graças à capacidade avançada de capturar e analisar grandes volumes de dados internos e externos.

A IA generativa pode melhorar a precisão da previsão de fluxo de caixa, reduzir processos manuais e fornecer mais insights aos líderes de negócios.

Desafios e oportunidades
A previsão de fluxo de caixa geralmente é um processo trabalhoso. E apesar do trabalho associado a ele, muitas empresas lutam para alcançar uma previsão confiável. Isso pode levar as empresas a assumir custos de empréstimos mais altos para operações e potencialmente perder oportunidades de investimento. A GenAI oferece o potencial de reduzir o esforço manual de agregação de dados e aumentar a precisão da saída da previsão, economizando custos e aumentando os retornos.

Os conjuntos de dados geralmente estão distribuídos em vários sistemas, em formatos estruturados e não estruturados. Uma solução habilitada para IA generativa pode agregar todas as fontes em suas análises. Ela também pode começar a assumir parte do processo. Quando surgem lacunas ou inconsistências nos dados, a tecnologia pode pesquisar e resolver problemas seguindo um fluxo de trabalho definido (por exemplo, solicitando aos representantes de vendas solicitações de confirmação de previsão de vendas) ou aproveitando tendências e probabilidades históricas.

As equipes financeiras podem acessar insights e previsões ilimitados baseados em cenários, permitindo que se concentrem menos tempo na geração de relatórios e mais tempo na análise de possíveis impactos.

Como a GenAI pode ajudar

Consumo exponencial de dados:
A IA generativa pode processar e interpretar dados em escala e velocidade sem precedentes. Ela pode ingerir e analisar dados históricos da empresa, além de considerar dados externos de diversas fontes e formatos. Esse conjunto mais rico de informações forma a base para uma projeção de fluxo de caixa mais robusta e precisa.

Análises preditivas:
A IA generativa pode identificar os maiores impulsionadores dos fluxos de caixa e utilizar uma amostra maior de parâmetros para prever fluxos de caixa futuros com mais precisão.

Para contas a receber, isso pode incluir a consideração das tendências do cliente, como atraso médio, porcentagem de pagamentos atrasados, número médio de faturas por pagamento, valores totais em aberto e tempo entre os pagamentos. Além disso, pode considerar fatores de fatura, como prazos de pagamento anteriores, vencimento do mês, dia da semana vencido, valor da fatura e valor total da fatura atual. Também pode acompanhar os dados públicos e extrair padrões econômicos e atividades de clientes que podem afetar os fluxos de caixa futuros. Esse nível adicional de granularidade e capacidade de prever com precisão pode oferecer aos líderes de negócios mais confiança em seus planos.

Para contas a pagar, isso pode incluir a projeção de contas a pagar comerciais esperadas, levando em consideração as especificidades relacionadas aos fornecedores, com base na importância e nas condições de pagamento. Para fatores de saída de caixa maiores, como impostos ou folha de pagamento, isso pode envolver a correlação de dados de outras fontes (por exemplo, projeções de demonstrações financeiras para impostos ou informações de Recursos Humanos para folha de pagamento) para aumentar a precisão da previsão.

Avaliação cambial:
A IA generativa pode monitorar continuamente os mercados internacionais, considerar a volatilidade nas projeções e desenvolver estratégias de hedge. Com essas informações, os líderes podem tomar decisões mais confiantes, baseadas em dados confiáveis.

Redução de variações:
Com processos manuais, a previsão depende de diferentes perspectivas para fornecer, revisar e analisar dados financeiros históricos. A IA generativa pode simplificar e padronizar o processo,  levando a uma redução significativa no potencial de variação de erro para os resultados reais. As previsões podem ser aprimoradas ainda mais com visualizações integradas para melhorar a
interpretação e a confiança, rapidamente e com menos esforço geral. 
 

Gerenciando riscos e promovendo confiança

Transparente e explicável:
Decisões importantes são tomadas a partir do fluxo de caixa; portanto, é fundamental que os tomadores de decisão tenham visibilidade e responsabilidade sobre como a IA generativa funciona. As previsões também irão melhorar com o tempo, pois os modelos têm mais oportunidades de executar conjuntos de dados maiores.

Seguro e protegido:
As informações financeiras que formarão a base dos dados modelos para IA generativa deve ser invulnerável a acesso não autorizado ou usos não intencionais fora da finalidade pretendida para a qual o modelo foi construído.
 

Robusto e confiável:

A GenAI exigirá entrada manual inicial e ajustes nos dados e ferramentas para que os benefícios da automação sejam alcançados. As empresas precisarão identificar o nível de detalhamento necessário, bem como definir diretrizes e limites.

Benefícios potenciais

Análises de mercado em tempo real:
A IA generativa pode realizar revisões contínuas e em tempo real de diversas fontes de mídia e dados internos, melhorando a precisão e confiabilidade das projeções.

Previsão mais precisa:
Quanto mais dados a IA generativa puder utilizar, maior será a chance de gerar informações confiáveis e precisas para fins de planejamento.

Redução de custos com empréstimos:
Uma melhor visibilidade dos fluxos de caixa e mais confiança nas previsões podem reduzir a necessidade de recorrer a linhas de crédito rotativo e os custos associados.

Retornos de investimento aprimorados:
As empresas com uma forte posição de caixa podem aproveitar com confiança as oportunidades de investimento de longo prazo e maior rendimento.

Uma combinação de IA pode transformar fundamentalmente os processos tradicionais de pedido até o recebimento. A IA, a IA generativa e o aprendizado de máquina podem automatizar e aprimorar tarefas e fluxos de trabalho ao longo do ciclo de pedido até o recebimento, resultando em redução de custos e aceleração das cobranças.

Desafios e oportunidades

Order to cash é a espinha dorsal de um negócio e um componente essencial da cadeia de valor do capital de giro. O ciclo da ordem ao pagamento é composto por vários subciclos, muitos dos quais são altamente manuais hoje. Esse fluxo de trabalho está pronto para a transformação baseada em IA generativa, por meio da qual as empresas podem entender melhor o risco de crédito do cliente, encurtar os ciclos de vendas e os dias de vendas pendentes e aumentar a eficiência geral do processo.

Como a GenAI pode ajudar

Pedidos automatizados:
IA e o aprendizado de máquina (ML, da sigla em inglês) podem eliminar a maioria das tarefas manuais em todo o ciclo order to cash. A coleta, consolidação e interpretação automatizada de dados podem reduzir o tempo gasto com onboarding de clientes, gestão de dados e fechamento de negócios. A geração inteligente de propostas, baseada em ML, pode acelerar significativamente o processamento de cotações e renovações. Após a aprovação da venda, a IA pode gerar a fatura e a solicitação de atendimento ao pedido com base nos termos contratuais e nas políticas padrão da empresa.

Análise de risco de crédito do cliente:
As empresas precisam saber para quem estão vendendo e qual a probabilidade de receberem o pagamento em dia. A IA generativa pode avaliar o risco de crédito analisando dados e histórico do cliente, ajudando a identificar perfis de alto risco, melhorar decisões de crédito e reduzir perdas com inadimplência. Com base nessa análise, a IA pode personalizar ofertas comerciais conforme a categoria de risco de cada cliente.

Cobranças mais rápidas:
As cobranças hoje são trabalhosas: telefonemas e e-mails com perguntas sobre faturas, lembretes vencidos e outras intervenções em disputas, muitas vezes repetidamente. As organizações líderes já estão aproveitando assistentes virtuais habilitados para IA que usam processamento de linguagem natural (NLP, da sigla em inglês) para permitir pagamentos de clientes de autoatendimento e atividades de cobrança por telefone e chat, em alguns casos emparelhando-os com mecanismos de recomendação habilitados para ML para oferecer ofertas e planos de pagamento personalizados. A IA generativa e o ML provavelmente expandirão ainda mais a capacidade desses assistentes virtuais em um futuro próximo, rastreando cobranças e listas de trabalho, automatizando cartas de cobrança e chamadas, fazendo e documentando chamadas de cobradores, fornecendo aos agentes de cobrança as próximas ações recomendadas em tempo real, executando análises de descontos potenciais e automatizando lançamentos de dinheiro. Eles também podem entender as tendências de pagamento e prever exceções para chegar à frente deles de forma proativa. 

Gerenciando riscos e promovendo confiança

Robusto e confiável:
Como parte central do negócio e geradora de fluxo de caixa, é importante que a tecnologia de order to cash produza resultados consistentes e precisos, e seja resistente a erros. E como essa tecnologia está diretamente voltada para os clientes, potencialmente em assuntos sensíveis como cobranças, é importante que o script do agente seja cuidadosamente elaborado e esteja alinhado à marca para evitar riscos à reputação.

Responsável:
Os profissionais de finanças continuarão envolvidos nas revisões e no processamento de exceções. Será necessário estabelecer políticas que determinem quem é responsável pelas decisões tomadas ou derivadas com o uso da tecnologia de pedido até o recebimento.

Justo e imparcial:
Especialmente no que se refere a decisões de crédito, termos de venda e descontos, a tecnologia deve ser projetada e operada de forma inclusiva, garantindo aplicação, acesso e resultados equitativos.

Benefícios potenciais

Tempo de retorno acelerado:
A integração da IA generativa em todo o ciclo do pedido ao pagamento pode agilizar os pedidos, reduzindo o tempo de processamento e melhorando os dias de vendas pendentes por meio de cobranças mais rápidas. As eficiências obtidas ao longo do ciclo podem melhorar o capital de giro. 

Redução dos esforço nas cobranças:
A digitalização e a análise preditiva podem ajudar a criar uma melhor compreensão do risco de crédito do cliente, permitindo que as empresas tomem decisões mais inteligentes sobre os limites de crédito e aumentando a probabilidade de que os pagamentos sejam feitos integralmente. Isso reduz o esforço para cobrar pagamentos ou desistir de contas a receber em disputas. 

Precisão aprimorada:
A automação de processos e operações pode melhorar a precisão e ajudar a reduzir o risco de erros humanos. Os profissionais continuarão envolvidos no tratamento de exceções, mas poderão dedicar mais tempo a atividades estratégicas.

A IA generativa pode aumentar a eficiência e agregar valor nos processos de aquisição até pagamento.

Desafios e oportunidades

Apesar de ter estado historicamente na vanguarda da disrupção tecnológica, muitas funções de sourcing e procurement continuam lutando para otimizar a eficiência, gerenciar riscos e gerenciar custos. A IA generativa pode tornar o processo de aquisição para pagamento mais simples, barato, inteligente, preditivo e preciso, reduzindo o custo de fazer negócios e desbloqueando oportunidades de crescimento.

Como a GenAI pode ajudar

Permitir eficiências em compras:
A IA generativa pode permitir eficiências em compras, com o maior potencial em automação de processos, gerenciamento proativo de riscos e conformidade e tomada de decisões estratégicas e negociações em torno de fornecedores e preços. Em um mundo cada vez mais incerto, o acesso instantâneo e a capacidade de processar informações são vitais para mitigar e gerenciar  riscos e capacitar as organizações.

Faturamento sem contato e gerenciamento estratégico de fornecedores:
A IA generativa acelera o impulso para o processamento de faturas sem contato. A automação de hoje  inteligente o suficiente para processar, combinar e pagar, atuando como um "funcionário digital". Os "funcionários tradicionais" provavelmente só precisarão intervir em caso de exceção e podem mudar seu foco para tarefas mais estratégicas e de valor agregado. Além disso, a IA generativa pode ajudar a gerenciar fornecedores, interagindo diretamente por meio de um recurso de chatbot que pode, por exemplo, responder a perguntas sobre o prazo de pagamento ou esclarecer disputas nos pagamentos recebidos. Também pode desenvolver estratégias de pagamento de fornecedores com base em coisas como a probabilidade de o fornecedor entregar no prazo, dadas as alterações de prazo.

Insights automatizados e impulsionador de crescimento:
A IA generativa libera a capacidade de obter insights, reduzindo o esforço para um trabalho baseado em conhecimento e valor agregado. A IA agora pode criar modelos que são de aprendizado e preditivos de uma maneira que pode dar às empresas o primeiro corte de insights, dando aos funcionários um pontapé inicial em suas análises. As empresas podem ficar mais inteligentes no gerenciamento de estoque, aproveitando a IA generativa para analisar as taxas históricas de atendimento. Eles podem entender melhor o que pediram, receberam e pagaram para planejar a demanda com mais precisão e saber quando fazer pedidos. As empresas podem saber quando precisam ter um produto para ajudar a gerar receita e estar em uma posição melhor para crescer. 

Gerenciando riscos e promovendo confiança

Preciso:
O processo procure to pay começa com um compromisso financeiro e termina com a saída de caixa da empresa. Erros nos valores ou em outros aspectos podem ser prejudiciais e, por isso, é fundamental que qualquer automação relacionada a esses processos seja precisa.

Confiável:
O uso de um modelo preditivo baseado em IA generativa pode permitir que as organizações tomem decisões baseadas em fatos e orientadas por dados. As organizações podem comparar produtos e serviços, e racionalizá-los em sua base de fornecedores, com base em fatores que geram valor para a empresa. O desempenho dos fornecedores passa a ser justificável , em vez de baseado apenas em opiniões. A análise pode envolver compensações complexas, considerações estratégicas e conhecimento tácito que os modelos de IA podem não captar totalmente. Por isso, o julgamento humano e a validação são essenciais para a interpretação e o aprimoramento dos resultados gerados pela IA generativa.

Benefícios potenciais

Otimize a eficiência:
Automatizar a criação, o gerenciamento de riscos e a análise estratégica em todo o ciclo de aquisição ao pagamento ajuda a reduzir custos e melhorar a eficiência operacional geral.

Maior retenção de caixa:
A IA generativa pode desenvolver estratégias de pagamento que estendam os prazos ao máximo possível, ajudando a preservar o caixa por mais tempo.

Aumente a lucratividade:
Além das eficiências operacionais, os insights gerados pela IA sobre gestão de estoques ajudam as empresas a planejar melhor e se posicionar para o crescimento.

A IA generativa pode ajudar as empresas a acompanhar seu capital de giro, monitorando continuamente a eficiência dos ativos e identificando oportunidades para uma empresa liberar capital preso e criar valor para os acionistas.

Desafios e oportunidades

A gestão eficiente do capital de giro é fundamental para a saúde financeira e operacional de uma organização. As empresas são frequentemente desafiadas quando o dinheiro fica preso nas operações e procuram melhorar seu capital de giro puxando alavancas em toda a cadeia de valor. A IA generativa pode ajudar as empresas a monitorar continuamente seu capital de giro e aumentar a eficiência nos ciclos de capital de giro para otimizar o caixa.

Como a GenAI pode ajudar

Preparação de dados e monitoramento em tempo real:
Mesmo os sistemas de gerenciamento de tesouraria mais sofisticados enfrentam desafios com o volume de dados. As informações são extraídas de diversos sistemas da organização, e o trabalho necessário para padronizar esses dados para análise é significativo. A IA generativa pode mudar esse cenário ao ingerir dados de múltiplas fontes e formatos, padronizando-os instantaneamente.
Sistemas futuros de tesouraria poderão se conectar diretamente aos módulos de contas a pagar, contas a receber e inventário. Com a padronização automática dos dados, a IA generativa poderá alimentar painéis de gestão de capital de giro em tempo real, proporcionando visibilidade contínua do caixa.

Insights e alertas contínuos:
Com um monitoramento contínuo e conexão entre todas as partes da cadeia de valor do capital de giro, sistemas de gestão impulsionados por IA generativa podem gerar insights e alertar as empresas sobre anomalias, riscos e oportunidades para melhorar a eficiência do capital de giro. Esses sistemas futuros podem ser treinados com benchmarks do setor, ingerir contratos e compreender seus termos, monitorar inventário, faturamento, cobranças e pagamentos, ajudando as empresas a melhorar a eficiência em toda a cadeia de valor do capital de giro ao alertá-las quando surgirem riscos (por exemplo, processos não conformes e perdas) e oportunidades. Imagine receber um alerta indicando que um pagamento elevado está prestes a vencer e pode exigir o uso de uma linha de crédito – mas que pode ser evitado ao movimentar o estoque ou incentivar clientes a pagar antecipadamente, a um custo menor do que o empréstimo de curto prazo.

Relatórios automatizados:
Em cadências periódicas, os relatórios gerados automaticamente podem fornecer uma visão geral do capital de giro e sugerir alavancas a serem acionadas para aumentar o caixa por meio de eficiências de capital de giro (por exemplo, priorizar esforços de cobrança, monitorar compras de estoque versus desempenho da empresa e frequência de pagamento) e reduzir o aumento de custos associados a processos ineficientes. Esses relatórios também podem quebrar os limites dos formatos tradicionais e fornecer insights por meio de vídeo com visualizações mais fáceis de digerir e aumentar a transparência das operações.

Gerenciando riscos e promovendo confiança

Robusto e confiável:
Os profissionais esperam que a tecnologia seja consistente, precisa e adaptável. Embora isso frequentemente seja o caso da IA generativa, os modelos são suscetíveis a produzir respostas errôneas entregues com total confiança, conhecidas como alucinações. Os líderes devem procurar mitigar os riscos de insights derivados de IA generativa imprecisos ou falsos que influenciam a tomada de decisões e levam a resultados indesejados.

Explicável:
A confiança nos resultados da IA generativa exige que os envolvidos entendam como e por que a máquina chegou às suas conclusões. A validação humana dos resultados da IA generativa continua sendo essencial, e os modelos associados devem ser explicados a uma série de partes interessadas.

Benefícios potenciais

Eficiências operacionais:
Automatizar a preparação de dados, a geração de insights e a geração de relatórios pode economizar tempo e recursos para produzir insights mais rapidamente com custos mais baixos.

Desbloqueie capital preso:
O caixa liberado por programas eficazes de capital de giro pode ser essencial para financiar o crescimento, transformar o modelo operacional e tecnológico da empresa ou, em momentos críticos, garantir sua sobrevivência.

Entendendo o que é mais importante:
Melhorias no capital de giro geralmente envolvem muitos pequenos ajustes que podem ser difíceis de identificar. A IA generativa pode sintetizar esses fatores e seus impactos financeiros, ajudando os executivos a entender onde focar para melhorar a posição de caixa.

A IA generativa pode permitir que os profissionais tributários acessem, analisem e obtenham insights de seus dados fiscais, automatizando o processo de extração, transformação e carregamento de dados. Isso pode reduzir o tempo gasto em tarefas rotineiras, permitindo que os profissionais se concentrem em obter insights dos dados. Além disso, a IA generativa pode ajudar a comparar os dados fiscais organizacionais com os dados do setor disponíveis publicamente para benchmarking. Essa análise comparativa pode fornecer informações valiosas para auxiliar na tomada de decisões estratégicas.

Desafios e oportunidades

Os usuários de dados fiscais dependem de dados estruturados e não estruturados e enfrentam desafios para acessar, limpar, reconciliar e obter dados adequados para fins de análise fiscal. Essas etapas adicionam requisitos de tempo de entrega e conhecimento necessários para localizar e preparar os dados.

A IA generativa pode oferecer aos profissionais tributários insights eficientes e em tempo real sobre seus dados fiscais e oferece uma experiência mais personalizada ao integrar-se aos sistemas existentes. Interfaces amigáveis fornecem aos usuários não técnicos meios para entender dados fiscais complexos. Também permite a padronização de dados fiscais operacionais, o que pode tornar os processos fiscais mais eficientes e fornecer uma base para assessoria estratégica a outras áreas de negócios.

Como a GenAI pode ajudar

Acesso simplificado a dados:
A IA generativa pode automatizar o acesso a dados por meio de chatbots e aplicativos. Ele localiza rapidamente pontos de dados específicos ou revelar lacunas importantes, como créditos de pesquisa e desenvolvimento (P&D) não detectados ou estados de nexo, nos vastos bancos de dados fiscais da empresa, garantindo que os usuários obtenham informações precisas sem a necessidade de pesquisa manual. Aproveitar a IA para processar rapidamente grandes quantidades de dados e conhecimento reduz o tempo necessário para ir da pergunta à resposta. 

Análise comparativa:
Ao integrar a IA generativa aos dados fiscais da empresa, é possível realizar análises como flux analysis ou comparações entre períodos em segundos. Além disso, a IA pode se conectar a dados públicos de concorrentes, extraídos de demonstrações financeiras, para orientar ajustes estratégicos internos. A tecnologia destaca disparidades, tendências e oportunidades, oferecendo insights valiosos para a tomada de decisão.

Gerar rascunhos de memorandos fiscais:
A IA pode gerar rascunhos iniciais de memorandos fiscais, como respostas a controvérsias, memorandos de planejamento tributário e notas de rodapé de provisão, automatizando a pesquisa de precedentes, regulamentos e padrões fiscais relevantes, analisando e considerando a sensibilidade fiscal e, em seguida, resumindo as descobertas com citações e documentação. Isso pode resultar em processos de escrita acelerados, economia de tempo e maior consistência entre os documentos, pois pode aderir a diretrizes predefinidas.

Gerenciando riscos e promovendo confiança

Responsável:
Quando se trata de governança e controle, embora conceder mais acesso a dados a um segmento mais amplo da força de trabalho, as organizações podem enfrentar um desafio mais complexo de restringir quem, dentro da organização, tem permissão para acessar dados empresariais confidenciais.

Privacidade:
Ao lidar com informações confidenciais e proprietárias, é essencial proteger os dados, removê-los ou anonimizar nos conjuntos de treinamento e teste, e avaliar os modelos para garantir que dados protegidos não sejam expostos – seja por falhas ou ataques direcionados.

Categorias de casos de uso – relatórios e análises fiscais:

• Análise de créditos fiscais de P&D
• Imposto retido na fonte / isenção
• Análise de variações contábeis (flux analysis)
• Balanço de verificação / sensibilidade fiscal
• Elaboração de notas explicativas para provisões fiscais
• Relatórios de preços de transferência por país
• Estudos de presença fiscal em múltiplos estados (nexus)
• Rateio tributário por custo de execução versus origem de mercado
• Pacotes de relatórios em processos fiscais (análises)
• Análise de recuperação de reembolsos

Benefícios potenciais

Acelere análises bem fundamentadas:
A IA pode acessar e processar conhecimento rapidamente ao gerar respostas, reduzindo o tempo entre a pergunta e a resposta e aproveitando melhor os dados disponíveis na organização.

Analise e responda proativamente:
Com análise automatizada em tempo real, a IA pode processar grandes volumes de dados fiscais, identificar anomalias e gerar alertas imediatos para os profissionais da área, permitindo respostas proativas a tendências e questões tributárias.

A IA generativa pode ser usada para criar comunicações consistentes e padronizadas com investidores em vários formatos com o mínimo de esforço manual. 

Desafios e oportunidades

A área de Relações com Investidores (RI) é complexa e dinâmica. Além da preparação para teleconferências de resultados, as equipes de RI também se dedicam a conferências com investidores, atendem chamadas de analistas e investidores institucionais, apoiam a estratégia corporativa, relações públicase muito mais. O futuro da RI com IA generativa está em gastar menos tempo redigindo comunicações e focar mais em acertar a mensagem para o público certo.

Como a GenAI pode ajudar

Extraia mais dados rapidamente:
A IA generativa pode processar e indexar grandes volumes de dados financeiros para identificar e extrair indicadores-chave de desempenho, como os movimentos de um determinado gestor de fundos em relação às ações da empresa e de seus concorrentes. A tecnologia pode reconhecer os temas mais relevantes, criar uma narrativa com base em dados públicos (como registros da SEC e relatórios econômicos) e produzir materiais que transmitam a mensagem desejada.

Garanta a consistência:
Com base em comunicações anteriores e diretrizes da empresa, a IA generativa pode produzir conteúdos para investidores que mantenham o estilo e o tom da organização. Os pacotes podem incluir rascunhos de roteiros para teleconferências trimestrais, apresentações em dias do investidor, respostas a analistas, documentos regulatórios como os formulários 8-K e 10-K, relatórios anuais ou anúncios estratégicos – todos com uma narrativa consistente.

Preveja reações de analistas e do mercado:
Com o avanço da IA generativa, será possível coletar inteligência de mercado. A tecnologia pode identificar influenciadores, analisar os tipos de perguntas que costumam fazer e preparar respostas preliminares. Um assistente digital com IA pode até ouvir perguntas de analistas em tempo real e sugerir respostas, incluindo gráficos ou visualizações para apoiar a explicação.

Prepare mensagens direcionadas:
Hoje, equipes de analistas analisam dados detalhadamente para preparar líderes para apresentações a investidores. A GenAI pode ajudar a personalizar mensagens para públicos específicos, escaneando continuamente fontes públicas. O resultado? Líderes chegam preparados com materiais detalhados, personalizados e atualizados.

Fique à frente:
O mundo dos negócios é rápido. É essencial que os líderes monitorem a base de investidores da empresa e de seus concorrentes – tanto ao longo do tempo quanto em tempo real. Investidores ativistas estão buscando influência? Como proteger a participação de mercado? A IA generativa pode aumentar a capacidade de analisar transcrições e comunicados trimestrais, identificar tendências e produzir insights objetivos.

Gerenciando riscos e promovendo confiança

Justo e imparcial:
Como as comunicações influenciam a percepção pública da empresa, a IA generativa deve ser projetada com o objetivo de garantir aplicação, acesso e resultados inclusivos e equitativos.

Robusto e confiável:
O conteúdo gerado deve ser consistente, preciso, livre de erros e capaz de se recuperar rapidamente de falhas ou uso indevido.

Benefícios potenciais

Reduza o trabalho manual:
A GenAI pode criar narrativas básicas que as equipes humanas revisam e refinam. Com o tempo, a tecnologia poderá gerar conteúdos mais completos, liberando as equipes para focar em estratégia.

Garanta a padronização:
As comunicações com investidores devem manter consistência de tom e estilo em todos os canais e formatos. O modelo também pode adaptar as mensagens para diferentes culturas ou idiomas.

Aumente a escalabilidade:
Com a capacidade da IA generativa de produzir conteúdo em grande volume, as equipes de RI poderão ampliar suas comunicações com públicos-chave sem se preocupar com limitações de recursos.