Devido à sua posição dentro da empresa, a tesouraria sempre foi a guardiã de um vasto tesouro de dados financeiros corporativos. No entanto, a escala e a profundidade dos dados hoje à sua disposição superam em muito tudo com que ela lidava há uma década.
À medida que a infraestrutura se torna mais ligada e em tempo real, as organizações estão a obter uma visibilidade mais nítida sobre as posições de tesouraria, os fluxos de liquidez, as exposições cambiais e a atividade de pagamentos através de mercados e sistemas.
A tesouraria precisa avaliar a melhor forma de usar essa visibilidade: como ir além da previsão e aplicar insights mais ricos de modo a fortalecer a tomada de decisão?
A tecnologia desempenha um papel fundamental na resposta a essa questão. Os avanços na infraestrutura de tesouraria — de plataformas integradas de tesouraria à conectividade via API — facilitaram a consolidação e o acesso a dados financeiros em escala, além de permitir sua ativação como uma fonte contínua de insights.
Um bom exemplo: Ferramentas de Inteligência Artificial (IA) que tiram partido do Machine Learning (ML) e do Natural Language Processing (NLP) para transformar dados em bruto, estruturados ou não estruturados, em visualizações interativas e informações acionáveis em tempo real.
Modelos de IA de big data baseados em arquitetura Transformer — como o Falcon Time Series Transformer Model da Ant International — utilizam bilhões de parâmetros de dados históricos observados e registrados por data e hora para prever valores futuros. Para aumentar a precisão dos resultados, esses modelos ajustam dinamicamente os horizontes retrospectivos: janelas mais curtas de dados históricos em períodos de alta volatilidade e janelas mais longas em ambientes de baixa volatilidade.
Áreas como previsão cambial e de liquidez, nas quais os resultados são influenciados por múltiplas variáveis e condições em constante mudança, são candidatas especialmente fortes a melhorias por meio de modelos de IA.
Por exemplo, modelos de IA podem ser treinados com dados históricos de fluxo de caixa, mapear padrões comportamentais no momento dos pagamentos em relação a mudanças nas condições de mercado e gerar uma previsão de fluxo de caixa atualizada automaticamente, em vez de um retrato periódico.
Outro modelo de IA poderia analisar proporções de volume intradiário com granularidade em nível de minuto. Ao refinar seu contexto retrospectivo caso a caso, modelos baseados em Transformer podem prever estatisticamente picos de volume e oscilações de liquidez com maior precisão do que modelos tradicionais de previsão pontual em determinadas condições de mercado.
Em ambos os exemplos, o resultado é o mesmo: as equipes de tesouraria podem adotar uma abordagem mais dinâmica para as previsões. Elas podem reagir em tempo real a acontecimentos emergentes e concentrar seus esforços analíticos em variações reais de previsão, em vez de reconciliações rotineiras.
Os insights em tempo real proporcionados pelas novas tecnologias de tesouraria se traduzem em benefícios concretos e práticos para as equipes.
As Application Programming Interfaces (APIs) permitem a comunicação instantânea entre sistemas internos e parceiros bancários, substituindo as transferências tradicionais em lote.
Isto permite uma tomada de decisões mais rápida para a tesouraria: como as APIs atualizam as informações em tempo real, os profissionais de tesouraria podem tomar decisões minuto a minuto sobre financiamento, investimentos e mitigação de riscos com base em posições de liquidez ao vivo, em vez de relatórios bancários de fim de dia ou planilhas manuais.
Os Treasury Management Systems (TMS) consolidam dados fragmentados em uma “fonte única da verdade”, com visibilidade em tempo real sobre contas bancárias globais, moedas e entidades.
Os profissionais de tesouraria que utilizam TMSs podem ser mais proativos no planeamento de ações futuras: plataformas avançadas de TMS permitem que as equipes modelem diversos cenários financeiros e realizem análises hipotéticas com comparações por captura de momento. Essas simulações capacitam as equipes a construir planos de contingência direcionados e estratégias robustas de mitigação de riscos com bastante antecedência em relação à volatilidade real do mercado.
Por fim, as plataformas alimentadas por IA podem automatizar uma ampla variedade de tarefas na função de tesouraria, desde a conciliação de faturas até a previsão de caixa e a elaboração de relatórios. Alguns sistemas avançados utilizam Machine Learning (ML) e lógica fuzzy para conciliar automaticamente transações bancárias com registros do razão geral, executando o trabalho repetitivo e de alto volume de identificar discrepâncias, ao mesmo tempo em que alcançam taxas de conciliação muito superiores às obtidas por humanos.
Isto desvia o tempo produtivo da agregação para a análise. Ao automatizar a agregação de dados e a conciliação de transações, sistemas impulsionados por IA permitem que profissionais de tesouraria de empresas com receita entre US$ 1 bilhão e US$ 10 bilhões recuperem até 52% do tempo antes perdido com a coleta manual de dados, segundo pesquisa do setor. [1]
A tesouraria está entrando em uma nova fase de maturidade. O acesso a dados já não é a principal restrição: os tesoureiros agora precisam considerar quão efetivamente esses dados podem ser traduzidos em insights que aprimorem decisões de financiamento, liquidez e risco.
É aqui que a tecnologia comprova seu valor: sistemas conectados, fluxos de dados em tempo real e modelos de IA ajudam as equipes de tesouraria a substituir processos estáticos por visibilidade contínua e ações mais rápidas.
Ao liberar os recursos necessários para análises mais aprofundadas e decisões mais sólidas, a tecnologia permite que a tesouraria seja mais estratégica e responda melhor às necessidades de seus principais stakeholders, assumindo um papel mais central na definição da estratégia organizacional.
Na Bettr, nossa tecnologia Falcon Time Series Transformer foi projetada para apoiar essa evolução. Com aproximadamente 8,5 bilhões de parâmetros, e em crescimento, ela analisa grandes volumes de dados de mercado e transacionais para ajudar tesoureiros a antecipar melhor a exposição cambial, aprimorar previsões e tomar decisões mais bem fundamentadas.
Entre em contato conosco para saber mais sobre como obter melhores insights por meio da tecnologia.
1. PwC, “2025 Global Treasury Survey”, https://www.pwc.com/us/en/services/consulting/business-transformation/library/2025-global-treasury-survey.html
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