O que vem à sua mente quando pensa em operações financeiras resilientes?
Números precisos, exposição limitada a riscos, decisões baseadas em dados e custos bem controlados — tudo isso é possível graças ao processo de reconciliação.
Hoje, no entanto, o processo de reconciliação ainda é prejudicado por tecnologias ultrapassadas e atividades manuais. É tedioso, cheio de erros (como vimos em casos públicos recentes, onde falhas custaram milhões às empresas) e impossível de escalar em um mercado cuja complexidade cresce a cada minuto.
É hora de se adaptar. Neste guia, vamos apresentar um modelo de maturidade em reconciliação que orienta você em direção a uma reconciliação totalmente automatizada e com suporte de IA em todos os níveis. De operações isoladas e caras a fluxos de trabalho bem orquestrados com ROI claro, cada avanço reduz custos e impulsiona a eficiência em toda a organização.
5 fatores que tornam a reconciliação dolorosa:
- Altos volumes de transações com diversos parceiros de fintech, pagamentos e bancos
- Dados de liquidações altamente complexos e não padronizados, em múltiplos formatos
- Regulamentos rigorosos e inconsistentes entre diferentes regiões e setores
- Um mercado em rápida expansão que exige novas parcerias, integrações e fluxos de trabalho com frequência
- Adoção em massa de IA, que exige dados confiáveis e em tempo real para operar
Por que a maturidade em reconciliação importa agora
Até recentemente, a resposta padrão para a complexidade da reconciliação era contratar mais pessoas, aumentar os investimentos em engenharia ou aceitar perdas de receita, taxas de auditoria e erros como parte do processo.
Mas o ecossistema financeiro moderno chegou a um ponto de virada que torna esse caminho inviável. A última década trouxe mudanças profundas nas regulamentações globais, uma explosão de empresas e soluções de pagamento, padrões de open banking e um boom de IA que redefiniu o acesso a dados em tempo real e a interoperabilidade entre sistemas.
As soluções de reconciliação legadas não atendem às demandas do mercado atual — estão sempre um passo atrás e são pouco confiáveis para a velocidade e o volume do fluxo financeiro moderno. Perder esse momento significa enfrentar custos cada vez maiores para acompanhar concorrentes que já adotaram plataformas escaláveis e preparadas para IA.
O grande habilitador: a plataforma de reconciliação com IA
Para alcançar a maturidade total em reconciliação, as empresas precisam de tecnologia capaz de lidar com a complexidade corporativa. Embora seja possível passar da primeira etapa da maturidade usando soluções pontuais ou scripts internos, não se avança muito sem uma plataforma unificada para todos os dados, controles e fluxos de reconciliação.
Plataformas de reconciliação com IA ajudam a integrar fontes de dados transacionais internas e externas, conectar sistemas como seu ERP ou sistema bancário principal e implementar governança e automação avançadas sem gerar dívida técnica, mesmo com mudanças regulatórias e necessidades de negócio
Resolva a reconciliação e o resto se encaixa.
As melhores plataformas de reconciliação vão além da conciliação de transações complexas. Elas incorporam IA agente e regras inteligentes e adaptativas para conciliar dados em três níveis distintos:
- Nível transacional: Faz o pareamento de transações individuais para criar uma fonte confiável de verdade para os processos subsequentes, detectando anomalias e discrepâncias em tempo real.
- Nível financeiro: Utiliza os dados reconciliados para gerenciar fluxo de caixa e controlar custos, apoiar decisões estratégicas e gerar relatórios internos e externos precisos.
- Nível contábil: Alinha os dados transacionais e financeiros com os lançamentos contábeis, garantindo conformidade, precisão nos relatórios e ciclos de fechamento mais rápidos.
Na próxima seção, vamos mostrar como adotar uma plataforma de reconciliação com IA é essencial para aumentar a maturidade das suas operações financeiras. Existem diversos caminhos possíveis — continue lendo para descobrir o que melhor se adapta ao seu caso, recursos e metas.
O que uma plataforma de reconciliação com IA pode fazer?
- Processar grandes volumes de transações com baixa latência e velocidade T+1
- Padronizar e conciliar dados altamente variados de múltiplas plataformas
- Atender regulamentações rigorosas e inconsistentes em diversas regiões e setores
- Manter o custo total de propriedade (TCO) sob controle com implementação no-code, escalável e iterativa
- Suportar mudanças constantes e escalar sem tempo de inatividade
Um modelo prático de maturidade em reconciliação
Uma reconciliação totalmente madura e otimizada com IA gera valor muito além de apenas reportar números. Ela oferece dados financeiros confiáveis e em tempo real que podem ser usados em qualquer aplicação posterior que você imaginar.
O modelo de maturidade em reconciliação da Simetrik é composto por cinco estágios, começando por operações financeiras totalmente manuais e chegando a uma automação transformadora e em constante evolução. De reembolsos instantâneos para clientes e programas de fidelidade sofisticados a modelos avançados e preditivos de planejamento financeiro (FP&A), alcançar o Estágio 5 colocará sua empresa em uma grande vantagem competitiva.
Estágio 1: Lento e isolado
No primeiro estágio, a reconciliação é quase totalmente manual. Há integração mínima de dados, nenhuma escalabilidade e uma falta de confiança nos números que prejudica os negócios.
- Gestão de dados: Planilhas e macros são as principais ferramentas da equipe financeira. Os dados de transações, isolados entre si, precisam ser exportados, validados e inseridos corretamente nos sistemas backend.
- Desenvolvimento: Qualquer tentativa de integração ou automação depende da engenharia, tornando o progresso lento e caro. Não há caminho viável para aproveitar IA ou usar dados transacionais em modelos de decisão.
- Tratamento de exceções: A equipe financeira verifica manualmente discrepâncias e fraudes, com sucesso limitado. Quando identificadas, a comunicação e a resolução podem levar semanas.
- Supervisão financeira: Há pouca visibilidade dos saldos operacionais atuais, dificultando a tomada de decisões. Os dados de transações muitas vezes não batem com extratos bancários, saldos, previsões de receita e outros indicadores financeiros.
- Integridade contábil: Os dados transacionais não estão alinhados com os saldos operacionais nem com os livros contábeis, o que retarda o fechamento financeiro e frequentemente leva a erros nos relatórios.
- Risco: O risco é crítico, com muitas perdas inesperadas e conhecimento interno isolado. Se um funcionário-chave sai, leva consigo todo o entendimento da lógica de reconciliação.
- Conformidade: Sem trilhas de auditoria, os dados precisam ser compilados manualmente. As auditorias são caras e demoradas, e falhas de compliance podem resultar em multas e danos à reputação.
Estágio 2: Automação limitada
Os benefícios começam a aparecer no segundo estágio, mas a reconciliação ainda não é escalável. Com muitas fontes de dados não integradas, a adoção de IA ainda não é viável.
Conformidade: O reconhecimento de receita e a geração de relatórios para normas como ASC 606 e IFRS 15 ainda são manuais e sem trilhas de auditoria completas. Auditorias internas podem levar meses devido à falta de visibilidade.
Gestão de dados: Algumas integrações estão em uso, mas os dados de transações continuam fragmentados. Exportações manuais e uso de planilhas ainda são práticas comuns.
Desenvolvimento: As automações são internas ou pontuais e dependem de lógicas e fontes de dados em constante mudança. Os custos de engenharia para integrar novas fontes continuam altos.
Tratamento de exceções: A detecção de anomalias e o pareamento de transações são automatizados em algumas fontes, o que alivia a carga de trabalho. No entanto, a resolução ainda é totalmente manual.
Supervisão financeira: A visibilidade aumentada dos dados transacionais ajuda na modelagem financeira e no acompanhamento de desempenho, mas ainda é insuficiente para orientar decisões estratégicas ou fomentar inovação com IA.
Integridade contábil: Os dados transacionais ainda não estão alinhados com os livros razão principais e auxiliares. Os ciclos de fechamento continuam longos e os relatórios sujeitos a erros.
Risco: O risco ainda é alto, embora o número de perdas inexplicáveis comece a cair. O conhecimento continua fragmentado, com muitas áreas de desconhecimento entre equipes e informações concentradas em poucos colaboradores.
- Gestión de datos: Hay algunas integraciones implementadas, pero los datos transaccionales siguen fragmentados. Las exportaciones manuales y las hojas de cálculo aún son comunes.
- Desarrollo: Las automatizaciones son internas o aisladas, y dependen de una lógica cambiante y fuentes de datos inestables. Los costos de ingeniería para sumar nuevas integraciones son elevados.
- Gestión de excepciones: La detección de anomalías y la conciliación automática funciona para algunas fuentes, lo que alivia la carga del equipo. Sin embargo, la resolución sigue siendo completamente manual.
- Supervisión financiera: La mayor visibilidad sobre los datos transaccionales ayuda con la modelación financiera y el seguimiento de desempeño, pero no es suficiente para tomar decisiones estratégicas ni impulsar innovación basada en IA.
- Integridad contable: Los datos transaccionales aún no están alineados con los libros contables principales y auxiliares. Los ciclos de cierre son largos y los reportes, propensos a errores.
- Riesgo: El riesgo sigue siendo alto, aunque disminuye el número de pérdidas inexplicables. El conocimiento sigue fragmentado: hay cajas negras en los equipos y la información clave está en manos de unos pocos.
- Cumplimiento: El reconocimiento de ingresos y la generación de reportes bajo normas como ASC 606 e IFRS 15 siguen siendo manuales y sin trazabilidad completa. Las auditorías internas pueden tardar meses debido a la falta de visibilidad.
Estágio 3: Cobertura transacional completa
Neste estágio, a reconciliação no nível de transações está totalmente automatizada, escalável e pronta para relatórios financeiros e inovações posteriores. A reconciliação contábil, no entanto, ainda é manual.
- Gestão de dados: Todos os registros transacionais estão integrados, padronizados e conciliados automaticamente. As equipes financeiras têm visibilidade em tempo real dos detalhes das transações e das discrepâncias.
- Desenvolvimento: Ferramentas no-code e agentes de IA aceleram o tempo de geração de valor e reduzem a dependência de engenharia para novos fluxos de trabalho. Qualquer pessoa com permissão pode adaptar as regras e a lógica de negócio que alimentam a reconciliação e os relatórios automatizados.
- Tratamento de exceções: Com a reconciliação diária automatizada, os membros da equipe podem focar na gestão de exceções. Quando discrepâncias, estornos, disputas ou fraudes potenciais são detectados em fluxos de transações em tempo real, alertas notificam a equipe de FinOps para agir.
- Supervisão financeira: Os dados transacionais às vezes são reconciliados com saldos operacionais no ERP, mas os registros se tornam rapidamente desatualizados. As equipes financeiras e contábeis precisam comparar manualmente os dados do ERP com as transações para obter uma visão precisa da saúde financeira da empresa.
- Integridade contábil: A reconciliação contábil ainda é manual. Os dados transacionais nem sempre correspondem ao livro razão e sublivros. O fechamento financeiro leva dias a mais devido à coleta e geração de relatórios manuais.
- Risco: O risco é significativamente reduzido graças à visibilidade transacional. As perdas se tornam mais fáceis de explicar e resolver rapidamente. O conhecimento sobre a lógica de reconciliação é compartilhado na empresa — se alguém-chave sair, não há impacto nos processos.
- Conformidade: Existem registros detalhados de auditoria no nível transacional, mas o processo ainda é lento por conta de mecanismos de relatório obsoletos. Os documentos são gerados manualmente ou com scripts, sem conexão com fontes de dados atualizadas.
Estágio 4: Controle contábil completo
Os dados transacionais são reconciliados automaticamente com os saldos contábeis. As equipes contábeis têm painéis dinâmicos e dedicados com as métricas que realmente importam. A supervisão financeira é robusta, mas ainda há espaço para inovação.
- Gestão de dados: ERPs e outros sistemas contábeis internos estão integrados às fontes de dados transacionais, tudo em uma única plataforma de reconciliação. As equipes contábeis visualizam lançamentos conciliados e sempre atualizados no livro razão e sublivros.
- Desenvolvimento: Usuários conseguem implantar fluxos de trabalho no-code e atualizar regras contábeis para transformar os dados corretamente e sincronizá-los com o ERP. Agentes de IA facilitam a automação sem comprometer o controle.
- Tratamento de exceções: A equipe contábil recebe alertas em tempo real sobre discrepâncias entre dados transacionais e saldos contábeis. As exceções são identificadas e resolvidas antes do fim do período de fechamento.
- Supervisão financeira: Os dados são sincronizados pelo menos uma vez ao dia com o ERP e preparados para relatórios posteriores e análise com IA. Líderes financeiros podem tomar decisões rapidamente sem precisar acessar os detalhes das transações.
- Integridade contábil: A liderança contábil visualiza saldos calculados, lançamentos conciliados automaticamente e progresso do fechamento em tempo real. O fechamento financeiro é reduzido em média em cinco dias.
- Risco: Perdas operacionais e vazamentos de receita são raros e sempre explicáveis. As equipes de finanças, contabilidade, produto e liderança têm visibilidade sobre a lógica de reconciliação sem precisar entender código.
- Conformidade: Registros de auditoria nos níveis transacional e contábil aceleram o compliance e reduzem custos. Os relatórios são gerados automaticamente com base nas regulamentações aplicáveis e nas exigências internas de conformidade.
Estágio 5: Automação de ponta a ponta com IA
O estágio final é uma jornada contínua de iteração, escala e aumento de ROI. Novos casos de uso são implementados continuamente sem necessidade de código. Agentes de IA aprendem e sugerem melhorias conforme o negócio e o ecossistema evoluem.
- Gestão de dados: Todas as fontes de dados, sistemas internos e externos e exigências regulatórias estão unificadas em uma plataforma de reconciliação com IA. Adicionar parceiros de pagamento, adaptar-se a novas leis ou expandir para novos mercados se torna algo simples e fluido.
- Desenvolvimento: A automação escalável sem código torna fácil adicionar parceiros, responder a mudanças legais e entrar em novos mercados. Grandes mudanças no ecossistema financeiro deixam de ser uma ameaça.
- Tratamento de exceções: A IA agente atua em todas as etapas da detecção de riscos e da gestão de exceções. Usuários operam automações sofisticadas que resolvem rapidamente estornos, disputas e reembolsos.
- Supervisão financeira: Dados conciliados e preparados para IA alimentam modelos financeiros inovadores, previsões e monitoramento de performance. É fácil implementar novos casos de uso conforme os requisitos mudam.
- Integridade contábil: Os livros contábeis estão sempre alinhados com os dados transacionais. Agentes de IA conduzem um fechamento financeiro totalmente automatizado e auditável, com relatórios e documentação adaptados dinamicamente às normas IFRS e aos fluxos específicos do negócio.
- Risco: O risco relacionado a erros de reconciliação é eliminado. Modelos preditivos avançados e automação sem código garantem total transparência em toda a organização.
- Conformidade: Agentes de IA e lógica inteligente possibilitam relatórios adaptáveis e precisos para diversos casos de conformidade internos e externos.
O que vem a seguir no caminho para a maturidade?
Agora que apresentamos uma visão completa sobre a maturidade em reconciliação, é hora de agir. Posicione sua empresa no modelo, defina os próximos passos e priorize os casos de uso que mais contribuirão para avançar ao próximo estágio.
Na Simetrik, já ajudamos equipes de operações financeiras em grandes empresas de serviços financeiros, varejo e marketplaces a migrarem de conciliações manuais caras e relatórios fragmentados para reconciliações totalmente automatizadas e impulsionadas por IA.
