Muitas empresas acreditam que, para usar inteligência artificial no financeiro, precisam antes trocar de ERP. Na maioria dos casos não precisam. O ERP continua sendo o registro oficial; a IA trabalha ao redor dele, lendo dados, conferindo, classificando e sugerindo, com uma pessoa aprovando o que importa.
Comece pelo processo, não pela ferramenta
Os melhores primeiros projetos têm três características: são repetitivos, têm regra clara e já são feitos manualmente por alguém hoje. No financeiro, os candidatos mais comuns são:
- Conciliação bancária: cruzar extrato, contas a pagar e a receber e apontar só o que não bate.
- Cobrança: priorizar a carteira, preparar mensagens e registrar o retorno de cada cliente.
- Entrada de documentos: ler notas e boletos, classificar por centro de custo e conferir com o pedido de compra.
- Análise de variações: explicar por que uma linha do resultado mudou em relação ao orçado ou ao mês anterior.
Em todos esses casos, a IA não substitui o controle. Ela reduz o tempo gasto em conferência e deixa a equipe olhando apenas para as exceções.
O ERP fica onde está
A integração costuma acontecer por exportação de relatórios, por API quando o sistema oferece, ou por uma camada de dados intermediária, como um banco de dados de BI. O agente lê dessa camada, processa e devolve sugestões para aprovação. Lançamentos no sistema oficial continuam passando por uma pessoa ou por regras explícitas de aprovação.
Essa arquitetura tem duas vantagens: o projeto não depende de trocar de sistema, e o risco de um erro automático contaminar a contabilidade fica sob controle.
Dados antes de inteligência
A IA trabalha com o que recebe. Plano de contas inconsistente, cadastro de clientes duplicado e centros de custo usados de forma diferente por cada área produzem respostas ruins, por melhor que seja o modelo. Antes de automatizar, vale arrumar:
- plano de contas e centros de custo padronizados;
- cadastros de clientes e fornecedores sem duplicidade;
- regras de classificação escritas, mesmo que simples.
Esse trabalho também melhora os relatórios e o BI, então não é tempo perdido.
Controle e privacidade
Dados financeiros incluem dados pessoais de clientes, fornecedores e colaboradores. O uso de IA precisa respeitar a Lei Geral de Proteção de Dados: saber quais dados são enviados, para qual fornecedor de tecnologia, com que finalidade e por quanto tempo ficam guardados. Também é importante manter registro do que o agente sugeriu e de quem aprovou, para auditoria.
Como medir se deu certo
Defina antes de começar o que vai ser medido. Bons indicadores para um primeiro projeto são o tempo de fechamento, a quantidade de lançamentos conferidos manualmente, o percentual de conciliação automática e o prazo médio de recebimento, no caso da cobrança. Sem esse ponto de partida, fica difícil saber se o projeto vale a pena.
Por onde começar
- Liste os processos repetitivos do financeiro e quanto tempo cada um consome.
- Escolha um, com regra clara e impacto visível.
- Organize os dados que esse processo usa.
- Rode um piloto curto com aprovação humana em todas as etapas.
- Meça, ajuste e só então amplie.
A Solidy desenha e implanta esses agentes junto com o BPO financeiro e a área de dados, começando pelo processo que traz retorno mais rápido para cada empresa.
Fontes
- Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais). planalto.gov.br
Conteúdo informativo, atualizado em outubro de 2026.
