Um mundo cada vez mais conectado exige soluções financeiras sem burocracias, que permitam às organizações realizarem transações que não fiquem focadas apenas nas questões financeiras, mas que ajudem a criar modelos de negócios.
O relatório World Economic and Social Survey 2018, publicado pela Organização das Nações Unidas, apresenta dados sobre a economia global e aponta que as tecnologias de criptografia e blockchain possuem potencial para criar esses novos Modelos. Se, em 2018, a expectativa já estava alta, em 2024, tende a tomar conta de todos os debates financeiros.
Neste cenário, as operações financeiras automáticas desempenham um papel crucial nas empresas modernas, automatizando processos que vão desde a folha de pagamento até transações de clientes e fornecedores.
Apesar disso, as operações automáticas podem apresentar algumas falhas…
Embora ofereçam eficiência e conveniência, essas operações também podem enfrentar problemas como dados incorretos, o que pode ter um impacto significativo no faturamento e no lucro de uma empresa, dentre muitos outros.
Além desse, veja outros desafios enfrentados pelas empresas quando se trata de operações financeiras automáticas e a hiper automação nas finanças:
1. Entrada de dados incorretos:
A automação financeira depende fortemente de dados precisos para funcionar corretamente. Se os dados inseridos estiverem incorretos, as operações financeiras automáticas podem processar informações indevidamente. Por exemplo, um erro na entrada de valores de faturas ou na alocação de despesas pode levar a registros financeiros imprecisos.
2. Fraude e Segurança:
A automação financeira também está sujeita a riscos de segurança, como fraudes e violações de dados. Se um invasor comprometer a segurança dos sistemas financeiros automáticos, eles podem manipular dados ou realizar transações não autorizadas, afetando diretamente o faturamento e o lucro da empresa.
3. Modelos de previsão e análise:
Muitas empresas utilizam modelos de previsão e análise financeira baseados em dados históricos para tomar decisões estratégicas. Se os dados alimentados nesses modelos forem imprecisos devido a erros nas operações financeiras automáticas, as previsões e análises resultantes serão comprometidas, levando a decisões empresariais inadequadas e impactando o desempenho financeiro.
4. Reputação e relacionamento com clientes/fornecedores:
Erros nas operações financeiras automáticas podem afetar a reputação da empresa e seu relacionamento com clientes e fornecedores. Por exemplo, se um cliente receber uma fatura com informações incorretas devido a um erro nos sistemas automatizados, isso pode prejudicar a confiança do cliente na empresa e até levar à perda de negócios.
hiperValidation: como a tecnologia pode solucionar esses problemas
A Fast Movn enfrentou um desafio envolvendo uma empresa de referência no mercado de investimentos, contando com 700 mil cartões ativos, crescimento acelerado do produto, com alta de 141% anual, clientes premium e ticket médio elevado.
Essa empresa estava passando por uma série de problemas decorrentes de uma falha junto à processadora de cartões de crédito. Esses problemas incluíam incoerências nos cálculos de encargos, danos à imagem da empresa junto aos clientes e sobrecarga nos canais de atendimento, resultando em um grande aumento de estornos de lançamentos e apontamentos de auditoria de risco relacionados às normas SOX. Isso acarretou um prejuízo milionário para a instituição.
A solução proposta pela Fast Movn, o hiperValidation, proporcionou uma maneira de verificar 100% dos dados de encargos em processo de validação massiva, utilizando uma ferramenta baseada em armazenamento em nuvem. Isso resultou na recuperação de receitas, na redução de custos indiretos, na validação de um montante financeiro anual significativo e em uma implementação rápida. As principais regras de validação de dados utilizadas pelo banco incluíam encargos de atrasos, pagamento rotativo, pagamento mínimo, parcelamentos e IOF.
Essa solução de validação automática de dados, o hiperValidation, endereçou diretamente os problemas enfrentados pela instituição financeira, garantindo a precisão dos cálculos financeiros, mitigando o risco de erros e permitindo uma análise estratégica dos dados para otimização de processos e criação de novas oportunidades de monetização. Isso exemplifica como soluções eficazes para problemas de dados incorretos em operações financeiras automáticas podem ter um impacto significativo na saúde financeira e na reputação de uma empresa.
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