Como a Inteligência Artificial (IA) e a Maturidade Digital Podem Transformar a Gestão Financeira Corporativa

Finanças é a área responsável por garantir o compliance e, ao mesmo tempo, apoiar decisões estratégicas de negócios, o que exige cada vez mais eficiência e precisão na entrega de resultados. Nesse contexto, o setor despontou como líder na transformação tecnológica no Brasil, com 59,4% das empresas priorizando investimentos nessa área. De acordo com o Índice de Transformação Digital do Brasil (ITDBr), desenvolvido pela PwC Brasil em parceria com a Fundação Dom Cabral (FDC), finanças é também a indústria com o maior nível de maturidade digital.

Esse movimento é impulsionado pela crescente adoção de tecnologias como sistemas ERP em nuvem, Inteligência Artificial (IA) e automação, que oferecem soluções diretas para os desafios estruturais enfrentados pelos departamentos financeiros, onde os impactos da ineficiência costumam ser mais evidentes. Como resultado, o perfil dos profissionais de finanças está mudando, tornando-se cada vez mais analítico à medida que as tarefas repetitivas são automatizadas.

O processo de fechamento financeiro, por exemplo, está evoluindo para uma operação contínua, com dados mais confiáveis disponíveis em tempo real. Isso altera significativamente a dinâmica da tomada de decisões e aumenta a necessidade de maturidade digital para compreender e operar essas ferramentas de maneira eficaz no dia a dia.

Sistemas ERP e Dados Financeiros

Como parte da jornada de maturidade digital, muitas empresas estão adotando sistemas ERP que conectam os principais processos de negócios, unificam a gestão financeira com a cadeia de suprimentos e fornecem integração, escalabilidade e acesso à informação em tempo real. Diferentemente dos sistemas legados, as soluções ERP criam uma única fonte de dados, compartilham um conjunto comum de dados entre as unidades de negócios e utilizam a integração em tempo real para dar às equipes uma visão precisa das operações, oferecendo maior segurança e flexibilidade para apoiar o crescimento empresarial.

Na prática, esses sistemas permitem uma gestão financeira mais ágil e confiável. Eles também agregam ferramentas de business intelligence e analytics para análise de dados, auxiliam as equipes na geração de relatórios e fornecem visibilidade imediata dos dados financeiros. Quando combinados com a IA, criam uma base de dados dinâmica sobre a qual modelos preditivos podem ser aplicados. O machine learning e a análise preditiva podem utilizar dados históricos junto com as entradas atuais para apoiar um planejamento financeiro mais robusto e decisões estratégicas. Isso permite que as organizações identifiquem riscos e tomem medidas proativas, transformando, em última análise, a qualidade da gestão financeira. Em 2025, 92% dos CFOs planejam aumentar os gastos com sustentabilidade utilizando sistemas ERP para fortalecer a conformidade regulatória e o planejamento mais amplo.

A Combinação de IA, Machine Learning e Automação

Hoje, a IA aborda consistentemente os desafios operacionais do dia a dia por meio da detecção de anomalias, conciliação automatizada de transações financeiras e detecção de fraudes em grandes volumes de dados. Como resultado, a qualidade dos insights melhora significativamente, já que a tomada de decisões pode incorporar cenários e padrões que seriam virtualmente impossíveis de identificar manualmente, com o processamento e a análise de dados em tempo real gerando insights instantâneos para as equipes financeiras que revisam os dados.

A IA também auxilia na detecção de fraudes em finanças ao analisar padrões de uso suspeitos à medida que eles surgem.

Quando a inteligência artificial é combinada com a automação de processos em áreas caracterizadas por altos volumes de trabalho, tarefas contábeis repetitivas e suscetibilidade ao erro humano, os ganhos de eficiência e produtividade aumentam substancialmente, especialmente no setor de contas a pagar, onde a inserção manual de dados e outras rotinas demoradas são gerenciadas por ferramentas automatizadas. Até 2030, a tendência é que muitas dessas atividades sejam amplamente automatizadas, com a intervenção humana focada principalmente em exceções e análises.

A conciliação automatizada pode reduzir erros em mais de 70%, melhorar a precisão e concluir tarefas em minutos, em vez de dias.

Muitas equipes financeiras ainda levam seis ou mais dias úteis para realizar o fechamento, e é por isso que a automação é importante. Além disso, essa combinação aumenta a rastreabilidade e a transparência por meio de trilhas de auditoria detalhadas e uma conformidade regulatória mais forte — dois pilares fundamentais da governança corporativa —, exigindo também o uso responsável de dados, critérios claros e mitigação de vieses. No contexto ESG, isso se traduz em processos mais auditáveis, decisões mais consistentes e maior confiabilidade nas informações reportadas ao mercado. As integrações bancárias (bank feeds) apoiam uma conciliação mais rápida, enquanto a importação de dados ajuda a manter os registros atualizados. Os dados de vendas também podem fortalecer a gestão de caixa, e os lembretes de pagamento ajudam a manter as cobranças em dia. Por esse motivo, segundo o ITDBr, o setor financeiro tornou-se uma referência em transformação digital.

Desafios para Alcançar a Maturidade Digital

Apesar dos progressos significativos, muitas empresas ainda enfrentam desafios para alcançar a maturidade digital. No entanto, as principais barreiras não são tecnológicas, mas estruturais. Muitas organizações tentam implementar novas soluções sobre bases de dados desorganizadas, limitando os resultados que podem alcançar, além de dificultar a integração em tempo real e manter as equipes dependentes do processamento em lote (batch processing) em vez de fluxos de dados em tempo real. Sem governança, padronização e uma visão estratégica, é impossível desbloquear todo o potencial dessas tecnologias. Ferramentas especializadas e escolhas mais amplas de tech stack também moldam a forma como as fontes de dados se conectam, e plataformas como Apache Kafka e Amazon Kinesis apoiam esse trabalho, enquanto os dados em tempo real ajudam a acelerar a detecção de fraudes em transações financeiras.

Portanto, o primeiro passo é estruturar os processos existentes para que a tecnologia possa ser aplicada como uma camada que potencializa uma base já organizada, especialmente reduzindo a inserção manual de dados e melhorando a entrada de informações em processos complexos. Um desenho de processos mais forte também melhora a automação de faturas e de contas a pagar; em 2024, 60% das faturas eram inseridas manualmente nos sistemas ERP. A partir daí, as empresas também podem adotar modelos de terceirização estratégica, como o Business Transformation Outsourcing (BTO), que maximizam o uso de soluções tecnológicas, estruturam processos e integram ferramentas. Essa combinação ajuda a reduzir os custos operacionais e a atingir um nível de maturidade digital que muitas organizações teriam dificuldade em desenvolver internamente.

Além disso, é essencial adotar uma abordagem de implementação gradual, com prioridades e métricas de desempenho claramente definidas em áreas como recursos humanos e com apoio financeiro adequado para as diferentes unidades de negócios, garantindo que a governança e o compliance estejam integrados desde o início. Ambientes ERP melhor integrados também fortalecem a cadeia de suprimentos, apoiam a otimização da gestão de estoques por IA na manufatura e melhoram a satisfação do cliente. Afinal, a maturidade digital em finanças está diretamente ligada à competitividade, e empresas com processos bem estruturados podem responder mais rapidamente às mudanças do mercado e tomar decisões com maior confiança.

Renato Halt é presidentedente Global de Business Transformation Outsourcing na H&CO, uma empresa multinacional especializada em consultoria global, tecnologia e serviços de terceirização profissional.