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COMO APLICAR MACHINE LEARNING EM FINANÇAS?

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COMO APLICAR MACHINE LEARNING EM FINANÇAS?

Isabel Calvo | Abr 15, 2019

Nos últimos anos fomos testemunhas do aparecimento de novas tecnologias como Big Data ou Inteligência Artificial no setor financeiro, o que proporcionou o surgimento das “Fintech”, empresas que utilizam novos avanços tecnológicos para melhorar seus processos, produtos e atividades financeiras.

A maneira de abordar as operações empresariais e financeiras no século XXI mudou completamente o cenário dos negócios, tornando necessário que as empresas se incorporem rapidamente à corrida da inovação.

A automação dos processos-padrão sempre foi a principal prioridade para os departamentos financeiros. E, obviamente, isso evoluiu para um nível mais alto. Graças à tecnologias como Machine Learning (aprendizado de máquina) e software inteligente, é possível automatizar sem esforço processos exigentes como a conciliação bancária.

O que é a conciliação bancária?

A conciliação bancária é um processo que permite à empresa verificar se os movimentos que o banco assinala em sua conta coincidem com as operações realmente realizadas e registradas na contabilidade. Em suma, é uma questão de associar um movimento de cobrança ou pagamento bancário (usando o extrato enviado pelo banco) com sua origem contábil: a cobrança ou pagamento da entrada financeira.

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A conciliação bancária é uma ferramenta interna fundamental para qualquer empresa que queira conhecer seu fluxo de caixa real e sua situação de liquidez. Além disso, pode ser usado como um mecanismo de controle contra a fraude ou utilização incorreta das saídas e entradas de dinheiro na empresa.

Realmente, não é uma tarefa simples. Pode haver erros, omissões ou duplicações de registros que dificultam a conciliação e levam muito tempo para serem resolvidos. Muitas vezes a conciliação bancária parece um trabalho artesanal, pois é preciso encontrar diversas transações - que você nem sabe de onde vieram - com os extratos bancários.

Para facilitar este processo e nunca mais termos que nos preocupar com a criação de regras de conciliação em nossos sistemas, nem desperdiçar incontáveis horas mapeando registros manualmente, a SAP incorpora a solução SAP Cash Application do SAP Leonardo à sua suíte de produtos:

“Primeiro havia a conciliação manual,

depois veio a conciliação automática,

e agora a SAP lança a SAP Cash Application”

SAP S/4HANA ebook

O que é a SAP Cash Application?

SAP Cash Application é a solução SAP integrada ao SAP S/4HANA focada em melhorar o processo de conciliação bancária e gerenciamento de fluxo de caixa através da utilização de inteligência artificial e métodos de aprendizado de máquina ou “Machine Learning” (tecnologia incluída dentro do SAP Leonardo).

Machine Learning é um ramo da inteligência artificial criado como uma técnica efetiva de automatização de processos. Permite identificar padrões ocultos entre a informação e o conhecimento contido no processo, aprendendo assim a conhecer os dados extraídos sem ser explicitamente programado para isso.

O conceito de inteligência artificial não é novo, na verdade, foi criado por John McCarthy por volta de 1956. No entanto, somente agora que os computadores se tornaram poderosos o suficiente para analisar grandes volumes de dados (Big Data), é que tornou-se viável aos cientistas de dados desenvolver e utilizar modelos a partir dessas informações.

Com a SAP Cash Application, a empresa promete alcançar novos níveis de automatização e produtividade na compensação dos pagamentos recebidos por meio da aplicação de inteligência artificial e aprendizado de máquina à conciliação bancária.

SAP Cash Application e conciliação bancária

A maioria das empresas possui softwares de conciliação que registram as transações de pagamento automaticamente e garantem o mapeamento dessas transações com regras previamente criadas. Esses softwares permitem que a equipe financeira intervenha no processo de forma manual somente quando ocorrem exceções, como: omissões nos dados de pagamento; erros de escrita de parte da empresa ou do banco; duplicação de registros; ou nos casos em que várias faturas são pagas em uma única transação.

É aí que entra em ação o Machine Learning.

Um software habilitado para o aprendizado de máquina “aprende” de maneira semelhante a um humano, através da experiência, da observação e dos dados históricos. Utiliza algoritmos de autoaprendizagem para detectar padrões, reconhecer contextos e fazer previsões, com o objetivo de mapear os pagamentos bancários dos extratos eletrônicos com as entradas contábeis na área de contas a receber.

machine-learning-conciliacao-bancaria

Como funciona realmente o processo da solução SAP Cash Application com Machine Learning?

Antes de iniciar o processo de conciliação bancária, é imprescindível uma breve fase de “familiarização”, na qual o modelo específico de cada cliente é criado e treinado (cada empresa tem suas próprias regras e cenários comerciais), que será tomado como base para o mapeamento e conciliação de partidas no futuro.

Este modelo parte, como mencionamos anteriormente, das informações históricas do cliente: extratos bancários, documentos contábeis, avisos de pagamento, remessas, registros mestre de clientes, registros mestre de bancos, informações de bancos próprios, informações de pagamento, serviços bancários como Lock Box e informações e exemplos de compensações históricas. (Você precisa treinar o modelo com, no mínimo, 5K de informações).

Uma vez compilados todos os dados, eles são enviados aos serviços da SAP Cash Application e coletados pelo mecanismo de treinamento de Machine Learning que, baseado em algoritmos, escolhe e ordena os critérios e valores de seleção, resultando no modelo ótimo de categorização e mapeamento do cliente.

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Fonte: SAP

Depois que o modelo básico é treinado, começa a execução real da conciliação bancária no sistema do cliente.

Portanto, o processo em si realmente começa quando o cliente efetua o pagamento de suas faturas pendentes, de modo que o departamento de contas a receber deveria receber uma notificação de tal cobrança.

Muitas vezes, ao pagar suas faturas, os clientes enviam um aviso de pagamento/remessa indicando quais faturas foram pagas. A solução SAP Cash Application tem a capacidade de extrair dessas remessas as informações das faturas que devem ser compensadas de acordo com a configuração de envio remetida pelo cliente.

Depois que as informações são coletadas dos extratos bancários e das faturas contábeis, os dados são transferidos para o motor da SAP Cash Application baseado na SAP Cloud Platform, que retorna as coincidências propostas e seu nível de confiança de acerto. Este nível de confiança é utilizado pelo usuário para avaliar se é preferível conciliar automaticamente os resultados do motor, eliminando assim as partidas automaticamente e procedendo à sua contabilidade, ou se prefere que apenas sejam sugestões pendentes de revisão.

Todo esse processo é cíclico, realimentando o motor a cada nova execução, aprendendo das ações realizadas no passado, do comportamento específico do cliente/país e criando novos padrões de dados para solucionar todas as possíveis exceções.

Principais funcionalidades da SAP Cash Application:

  • Propõe partidas em aberto de devedores como possível mapeamento em relação os registros dos extratos bancários.
  • Contabiliza e compensa automaticamente as partidas.
  • Permite sua execução através de Jobs programados utilizando filtros de condições.

Etapas SAP do processo de conciliação bancária:

  1. O extrato bancário é carregado no sistema eletronicamente (transação FF_5) ou manualmente (transação FF67).
  2. As regras padrão de conciliação para S/4HANA são executadas.
  3. A execução do Job para a SAP Cash Application é programada, enviando os dados das partidas contábeis abertas com os novos extratos bancários para os serviços da SAP Cash Application, onde está alojado o modelo de conciliação treinado.
  4. Com o Machine Learning, a SAP Cash Application devolve ao sistema S/4HANA propostas de mapeamento.
  5. A reconciliação é executada automaticamente, contabilizando e compensando as entradas de dados abertas, sempre e quando as propostas de mapeamento tenham um grau de confiança igual ou maior que a tolerância predefinida no sistema.
  6. O extrato bancário é reprocessado e as partidas com conciliação pendente (transações FEBA e FEBAN) são tratadas manualmente.

 

Benefícios de SAP Cash Application

sap-cash-application-beneficio1-1 Automatização e Controle

  • Aprende automaticamente dos dados históricos: O modelo é treinado automaticamente com os dados históricos e cria suas próprias regras de consolidação.
  • Aprende das ações do usuário: O modelo se adapta e reaprende conforme as interações do usuário.
  • Não requer manutenção: Conforme o usuário interage com o processo, o modelo é realimentado e as regras são modificadas de acordo com as ações executadas pelo usuário.
  • Reduz erros e melhora o controle do processo: Deixa pendente de conciliação manual os erros do banco e do departamento financeiro, permitindo sua rápida identificação e correção.
  • Maior precisão na conciliação.
  • Flexibilidade na solução: Permite adaptar a solução às necessidades em evolução do cliente, optando, se preferir, por um modelo treinado “misto” que fornece sugestões de conciliação, mas que não executa o mapeamento sem supervisão e ação prévia do usuário

sap-cash-application-beneficio2-1 Redução de Tempo e Custos

  • É eliminada a necessidade de criação manual de regras de conciliação: O modelo é treinado para criar regras próprias para o cliente de mapeamento. Alcança altas taxas de automatização sem necessidade de ajustar manualmente o sistema.
  • Reduz a complexidade da resolução de desequilíbrios: Deixa exclusivamente para mapeamento manual os erros ou partidas novas, que com as ações do usuário não aparecerão novamente.
  • Permite que a equipe financeira se concentre em tarefas estratégicas: com uma conciliação muito mais rápida, a equipe financeira dispõe de mais tempo para dedicar-se a tarefas mais complexas e estratégicas.
  • Aumento da eficiência da área financeira.

sap-cash-application-beneficio3-1 Melhoria de KPIs

  • Melhoria do período médio de cobrança (PMC): Melhora a resolução e a análise de disputas por cobranças não pagas ao poder saber realmente quais faturas não foram efetivamente cobradas.
  • Melhoria da liquidez e capital de giro (CG): Permite um controle mais efetivo da posição real de liquidez da empresa ao tornar muito mais rápido o mapeamento de partidas de cobranças e pagamentos efetuados.
  • Permite um atendimento ao cliente mais eficiente e rápido.

sap-cash-application-beneficio4-1      Integração com S/4HANA

  • Cloud ou On-Premise: Adapta-se tanto aos aplicativos SAP na nuvem (cloud) como no local (on-premise).
  • 100% integrado: Funciona de maneira instantânea e automática com a implementação SAP S/4HANA.
  • Complementar às regras padrão: Pode ser utilizada em conjunto com as regras padrão já definidas nos sistemas clientes.
  • Mantém os fluxos de trabalho atuais definidos no sistema.


Uma grande poupança de tempo e esforço.

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