Evolução dos processos financeiros: IA é apenas um dos caminhos
A decisão de automatizar processos financeiros já foi tomada em praticamente todos os setores. O que ainda está em aberto é a metodologia: se a tecnologia escolhida gera retorno de verdade na operação, ou se vira mais um piloto que funcionou em ambiente controlado e nunca chegou a escalar.
A maior parte das áreas financeiras de grandes empresas no Brasil gasta a maior parte do tempo executando, não analisando. Conciliações manuais, fechamentos que dependem de centenas de atividades coordenadas por e-mail e planilha, consolidação de caixa feita copiando dados de múltiplas fontes, relatórios regulatórios revisados linha a linha antes de cada envio. O custo se concentra em headcount de controladoria, atraso no fechamento que adia decisões, analistas sêniores consumidos por trabalho operacional, e risco de erro em processos dependentes de memória institucional.
A decisão de automatizar está tomada em praticamente todos os setores. O que determina o resultado é a metodologia da jornada: se a tecnologia adotada gera retorno ou se produz mais um piloto que funcionou em ambiente controlado e não escala para a operação.
Os CFOs que chegam para discutir automação costumam trazer variações do mesmo conjunto de dores operacionais:
Em Centros de Serviços Compartilhados (CSCs), essas dores se amplificam: volumes maiores, mais interfaces entre áreas, maior exigência de padronização e, paradoxalmente, maior inércia para mudar processos que “sempre funcionaram assim.”
O ponto em comum é que o financeiro ainda opera, predominantemente, como executor de transações. Automação bem conduzida muda esse papel. Mal-conduzida, acrescenta custo tecnológico sem alterar a operação.
O investimento em automação de processos saiu da fase de experimentação. O mercado global de automação inteligente de processos (que engloba RPA, mineração de processos e IA embarcada) ultrapassou USD 16,7 bilhões e cresce a 15,1% ao ano (Research and Markets / Gartner, 2025). O mercado específico de RPA aproxima-se de USD 4 bilhões, com crescimento de 13% ao ano. No segmento de serviços de negócios, os gastos com IA generativa devem crescer de USD 1 bilhão em 2023 para USD 16 bilhões em 2028 (Gartner), sinal de que IA está sendo embutida nos processos de operação, não apenas nos softwares de gestão.
A trajetória de adoção segue o padrão documentado pelo Gartner para tecnologias de ruptura: após o pico de expectativas gerado em 2022-2023, o mercado atravessou o vale da desilusão com pilotos que não escalaram, e entra agora no platô de produtividade, onde casos com ROI mensurável emergem de forma sistemática.
Para o CFO, esse momento tem uma implicação concreta: a janela de vantagem entre quem estrutura a jornada hoje e quem aguarda o “momento certo” está se fechando. Quem chega primeiro com processos padronizados e dados em ordem tem uma vantagem estrutural que os que chegam depois precisam de anos para equalizar.
Automação pode ser vista como uma escada de maturidade, não necessariamente linear, que ajuda a organizar a evolução das soluções e a escolha da abordagem mais adequada para cada desafio. As iniciativas podem começar por padronização e otimização (ganhos de 5 a 10% cada), avançar para digitalização (10 a 15%), automação (até 20%), GenAI (até 25%) e, quando fizer sentido, chegar a agentes de IA, capazes de atuar de forma mais autônoma em workflows complexos, com ganhos de 30 a 45% de eficiência. Ao longo dessa jornada, os ganhos podem ser cumulativos, mas o caminho não é único, nem todo caso exige IA, dependerá da estratégia e do cenário do processo/negócio.
| PADRONIZAÇÃO | TECNOLOGIA BASE | DIGITAL / IA | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Padronização | Otimização | Digitalização | Automação | GenAI | Agentes de IA | |
| Ganho de eficiência | 5–10% | 5–10% | 10–15% | Até 20% | Até 25% | 30–45% |
| Influência humana | Alta | Alta | Média | Média | Baixa | Autônomo |
| Benefício-chave | Fortalecimento de compliance | Melhoria na performance | Escalabilidade operacional | Eficiência exponencial | Insights estratégicos | Operações autônomas |
Figura 1: Jornada de otimização de processos financeiros — da padronização à autonomia com IA. Fonte: PEERS Consulting + Technology.
Apesar da automação não seguir uma escada linear, é recomendável tratar padronização e governança do processo como alicerces: quando se automatiza um processo que funciona de forma diferente em cada unidade de negócio, você replica a inconsistência em escala, em vez de eliminá-la. Esse trabalho de base raramente aparece nos slides do projeto, mas é o que determina se a automação entrega resultados consistentes e sustentáveis.
Além da revisão necessária de processos, definir qual solução tecnológica é mais aderente para os desafios de negócio enfrentados no financeiro é fundamental para estabelecer uma arquitetura eficiente, ampliando valor além das distrações das soluções do momento.
O portfólio de ferramentas para automação de processos financeiros vai do simples ao sofisticado, e inclui muito além de IA. A escolha segue critérios de compatibilidade com o processo, maturidade dos dados e custo-benefício esperado:
A captura de valor com IA e automação no financeiro ainda costuma esbarrar em barreiras conhecidas. Para escalar de forma consistente, tecnologia não basta: é necessário alinhar processos, dados e pessoas — e direcionar esforços para onde o impacto financeiro é mais relevante. Sem esse alinhamento, a organização tende a acumular projetos-piloto que não se sustentam na operação.
O erro mais comum é tentar automatizar fluxos desorganizados, com excesso de exceções e regras pouco claras. O resultado costuma ser mais retrabalho e menor previsibilidade. Para funcionar, as regras do processo precisam estar explícitas, o ponto de partida deve ser suficientemente estável e a divisão de responsabilidades entre automação e atuação humana precisa estar bem definida.
Dados de baixa qualidade e sistemas pouco integrados limitam qualquer iniciativa de IA. Além disso, ferramentas aplicadas apenas a tarefas isoladas (como RPA em sua forma mais básica) tendem a gerar ganhos pontuais e frágeis.
Um ponto frequentemente negligenciado é o potencial do que já existe no ambiente: soluções nativas (como Power Automate e regras do próprio ERP) muitas vezes resolvem grande parte dos gargalos operacionais com rapidez e baixo custo. Em geral, vale capturar esse valor primeiro e deixar a complexidade para etapas posteriores.
A tecnologia pode ser tecnicamente correta, mas não escala se não for incorporada à rotina. Falta de capacitação e manutenção de práticas excessivamente manuais reduzem a adoção e enfraquecem os resultados. Escalar exige definir papéis com clareza: quem é o dono do processo, quem trata exceções e quem mantém a solução após a entrada em produção. Na prática, o time precisa evoluir da execução operacional para um papel mais analítico e orientado à tomada de decisão. Para isso, a organização deve priorizar gestão da mudança, capacitação e uma comunicação clara que garanta a disseminação e a adoção consistente desse novo modelo.
Sem uma priorização orientada a retorno, a empresa tende a formar um portfólio de iniciativas com baixo impacto. O critério é simples: priorizar onde há volume e dor operacional relevantes, garantindo ao mesmo tempo condições mínimas para sustentar o ganho — processo claro, dados utilizáveis e equipe preparada para absorver a mudança.
Começar por onde gera mais valor com menor esforço, não só possibilita a validação do retorno financeiro como simplifica a adoção do novo modelo de trabalho, gerando compreensão do processo e das funcionalidades enquanto os times resolvem desafios mais fáceis e de maior impacto.
O que distingue um caso de uso viável de um piloto que não escala são três condições: processo de entrada estável o suficiente para ser automatizado, dados com qualidade aceitável, e um dono de processo claro para absorver a mudança operacional. Onde essas condições são atendidas, os resultados são consistentes.
O O2C cobre da gestão de crédito e pedidos ao faturamento, contas a receber e cobrança. Os principais casos de automação com impacto comprovado:
Conciliação de contas a receber: matching automático de pagamentos contra posições em aberto usando valor, texto livre e comportamento histórico do pagador. Para exceções, a ferramenta sugere combinações para revisão humana. Ganho de eficiência de 70% a 90% em volume que seria inviável cobrir manualmente — liberando a equipe de recebíveis para atuar sobre exceções, não sobre rotina.
Análise de crédito e antifraude: modelos preditivos que avaliam propensão ao inadimplemento com base em dados históricos e comportamentais, convertendo uma avaliação reativa em processo preventivo.
Automação de cobrança por régua inteligente: sequências automáticas de contato calibradas por perfil do devedor e estágio de vencimento, com escalada automática para atendimento humano quando necessário.
O P2P abrange da cadeia de compras ao pagamento de fornecedores, com alto volume de documentos e obrigações contratuais que se acumulam sem visibilidade sistêmica. Os principais casos:
Automação de contas a pagar (3-way match): cruzamento automático de pedido de compra, nota fiscal e registro de recebimento, com OCR para documentos não digitais e NLP para extração de dados relevantes. Elimina a maior parte da conferência manual que trava o ciclo de pagamentos.
Gestão de contratos com IA: extração inteligente de cláusulas contratuais (vigência, obrigações, gatilhos), monitoramento de prazos e disparo automático de ações. Transforma contratos estáticos em ativos monitorados.
Auditoria de terceiros em escala: verificação contínua de obrigações trabalhistas e compliance de fornecedores, cobrindo 100% da base com acurácia comprovada em testes, em substituição à avaliação amostral periódica.
O R2R é onde o potencial de automação é mais visível e o impacto mais imediato: alto volume, regras relativamente claras e consequências diretas de atraso ou erro. Os principais casos:
Orquestração do fechamento contábil: coordenação automática de centenas de atividades entre dezenas de áreas, com distribuição de tarefas, coleta de confirmações, identificação de caminho crítico e sinalização de atrasos em tempo real. O ganho vai além do prazo de fechamento: é a capacidade de plano de ação imediato quando algo sai da curva.
Conciliações automatizadas: matching de transações financeiras contra extratos e documentos de origem, com sugestão de combinações para exceções e fluxo de aprovação integrado.
Consolidação de caixa: automações nativas de ecossistema (Power Automate, Google Apps Script) eliminam o processo manual de baixar, copiar e adaptar dados de múltiplas empresas e fontes. O dado de caixa chega consolidado, atualizado e confiável, e o analista de tesouraria passa a analisar variações, não a montar planilhas.
Reports regulatórios com aprendizado contínuo: sistemas multiagentes que geram relatórios automaticamente (COAF, BACEN, normas internas), incorporam feedback do regulador e aprimoram os ciclos seguintes sem intervenção de desenvolvimento. Cada ciclo melhora o anterior.
H2R e MDM não são processos financeiros no sentido estrito, mas operam com frequência dentro de CSCs e são habilitadores diretos da automação financeira. Tratá-los aqui é reconhecer que automação de finanças depende de base de dados confiável e processos de suporte bem estruturados.
Em H2R, os casos de maior impacto são triagem automatizada de candidatos, automação de folha e verificação de conformidade trabalhista de terceiros. São processos de alto volume e regras relativamente claras, com retorno direto em produtividade de RH e redução de riscos trabalhistas.
Em MDM (Master Data Management), o foco é a qualidade do cadastro mestre: fornecedores, clientes, materiais e centros de custo. Dados duplicados, incompletos ou desatualizados comprometem qualquer automação de contas a pagar, recebíveis ou fechamento. Os principais casos de uso são de duplicação e enriquecimento de cadastro, onboarding automatizado de fornecedores com validação de CNPJ, documentos e compliance, e monitoramento contínuo de alterações de dados críticos.
Nos CSCs (Centros de Serviços Compartilhados), onde múltiplas empresas concentram processos de back-office, H2R e MDM têm retorno adicional: volume maior, padronização mais exigida e ganho por processo que se replica entre todas as empresas atendidas.
A Peers aplica esses conceitos junto aos clientes, identificando e definindo soluções mais adequadas à cada um dos desafios levantados, usando IA mas não utilizando o Hype como resposta para tudo, mas sim implementando soluções que trazem eficiência e são sustentáveis.
Nossos clientes já capturam resultados significativos nos cases implementados:
Uma empresa brasileira do setor de varejo e cosméticos gerenciava mais de 500 atividades de fechamento executadas por mais de 200 pessoas de 50 áreas diferentes, sem visibilidade centralizada do andamento e sem capacidade de antecipar atrasos.
A ferramenta desenvolvida usa Google Sheets, App Scripts e Slack para orquestrar essas atividades automaticamente: distribui tarefas por responsável, coleta confirmações de conclusão via bot no Slack, calcula o caminho crítico e identifica quais atrasos impactam o fechamento em tempo real. Dashboards no Looker Studio entregam visibilidade gerencial e técnica.
Tecnologias: Google Sheets, App Scripts, Slack Bot, Looker Studio.
Resultados: prazo de fechamento reduzido de 10 para 5 dias úteis. Visibilidade em tempo real do andamento e agilidade na resolução de problemas. Processo de gestão do conhecimento estruturado para sustentar a maturidade nos ciclos seguintes.
Uma grande empresa de telecomunicações consolidava diariamente informações de caixa de múltiplas empresas do grupo, com arquivos recebidos por e-mail em formatos diferentes, copiados e adaptados manualmente para o arquivo consolidado. O processo envolvia arrecadação, pagamentos, câmbio, SWAP e projeções, cada um com rotina própria, todas manuais.
Foram desenvolvidos nove fluxos no Power Automate, cobrindo os principais processos de caixa do grupo. O mesmo projeto entregou um modelo de projeção de arrecadação em Python e um cubo analítico com 100% das demonstrações financeiras conciliadas.
Tecnologias: Power Automate (9 fluxos RPA), Python, ETL.
Resultados: atividades de arrecadação de 2 horas/dia para 5 minutos; atividades de caixa de 3 horas/dia para 6 minutos. 100% das demonstrações financeiras conciliadas no cubo analítico.
Instituições financeiras dependiam de processos manuais para geração de relatórios regulatórios (COAF, BACEN, normas internas de compliance), com baixa padronização entre ciclos e sem mecanismo de aprendizado iterativo. Cada novo relatório começava do zero, independente do histórico de feedback regulatório acumulado.
A solução implementa um sistema multiagentes com Knowledge Graph e GraphRAG: a narrativa de entrada aciona o engine de IA, que consulta a base de normas contextualizada, gera o relatório, passa por revisão do operador via Q&A integrado e incorpora o feedback do regulador para aprimorar automaticamente os ciclos seguintes.
Tecnologias: sistema multiagentes (Report Specialist + Report Critic Agent), Knowledge Graph (Neo4j), GraphRAG, modelos LLM, Power BI.
Resultados: redução do tempo de geração de reports, maior conformidade regulatória, automatização da revisão e correção, e melhoria contínua dos ciclos com base em feedback acumulado, sem intervenção de desenvolvimento a cada novo ciclo.
A maioria das grandes empresas já tem pelo menos um projeto de automação financeira em andamento. Quem muda a operação e quem acumula pilotos frequentemente tomam as mesmas decisões tecnológicas. O que os separa são três decisões de método.
O case de consolidação de caixa só foi viável porque o projeto incluiu, como condição prévia, a definição de um layout padrão de arquivo para cada empresa do grupo. Sem essa base, o Power Automate não teria como processar os dados de forma confiável. O trabalho de padronização raramente aparece nos slides de projeto, mas é o que determina se a automação funciona na prática.
Automatizar um processo que opera de forma diferente em cada unidade de negócio replica a inconsistência em escala, em vez de eliminá-la.
A tentação de qualquer programa de automação é manter o processo existente e adicionar tecnologia por cima. Esse caminho captura os primeiros pontos percentuais de eficiência e para. O que desbloqueia o potencial restante é redesenhar o processo em torno das capacidades da tecnologia, questionando quais atividades existem apenas porque havia um humano disponível para executá-las.
Levantamento do Gartner com CFOs e líderes financeiros mostra que 91% das organizações relatam impacto baixo ou moderado nos estágios iniciais de adoção de IA, com resultados expressivos concentrados em quem avançou além da fase de piloto e atacou o redesenho de processos de ponta a ponta, a adaptação do modelo operacional e a capacitação de equipes. (Gartner, Finance AI Adoption Survey, 2025).
A fase de piloto tem um viés estrutural: funciona. As condições são controladas, os dados foram preparados, os executores são os mais engajados. A pergunta que o piloto raramente responde é se o modelo de operação, a governança de dados e a capacidade de gestão da mudança são compatíveis com a escala.
O denominador comum das organizações com resultados reais em automação financeira é processo consistente, não tecnologia avançada.
Conduzir a jornada de automação de ponta a ponta exige competências distintas que raramente coexistem em um único fornecedor de software: diagnóstico de processo, identificação de potencial de automação por atividade, definição de sequência de captura de valor, redesenho operacional, desenvolvimento da solução, implantação e gestão da mudança.
A PEERS atua como parceiro de transformação end-to-end em processos financeiros: do assessment de maturidade ao desenho da solução, do desenvolvimento à implantação, com método comprovado em mais de 1.100 projetos em 10 países. Os cinco cases descritos neste artigo são projetos concluídos, com setor, tecnologia, contexto e resultado documentados.
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