Cenário ilustrativo: Cenário ilustrativo, construído a partir de situações comuns em PMEs brasileiras. Não é um cliente real. Os resultados são estimativas e dependem do diagnóstico de cada empresa.
O problema
Duas pessoas do financeiro passam a maior parte do dia conferindo Pix, boletos e cartões contra notas fiscais e pedidos. Pix não identificados se acumulam, o crédito é liberado com dados atrasados e o fechamento do mês leva cerca de 10 dias.
O que a D9S faria (~10 semanas)
- 1Diagnóstico (2 semanas)
Fluxos, APIs do banco e do ERP e tipos de exceção. - 2Piloto (4 semanas)
Uma conta bancária e o Pix. - 3Expansão (3 semanas)
Todas as contas e adquirentes de cartão. - 4Treinamento (1 semana)
Equipe do financeiro e manual de exceções.
Tecnologia
- APIs e extratos bancários (webhooks de Pix, OFX/CNAB)
- Leitura do XML das NF-e
- Integração com o ERP (ex.: Omie, Sankhya ou TOTVS)
- Regras de conciliação + IA para casos difíceis (nome, CNPJ, valor, data)
- Resumo diário para o dono: contas a receber, atrasos e caixa
LGPD
Os dados são em grande parte de empresas (CNPJ). CPFs de compradores pessoa física ficam no ERP e no banco; para a IA vai apenas um identificador anonimizado.
Resultados estimados
- 70–90% dos recebimentos conciliados automaticamente. Premissa: a maioria traz referência de pedido/nota ou pagador identificável, validado com 1 mês de histórico.
- 50–80% menos tempo de conciliação manual.
- 3–5 dias úteis para fechar o mês, contra cerca de 10 hoje.
- Cobrança mais cedo com visibilidade antecipada dos atrasos (impacto medido no piloto).
Estimativas com base nas premissas indicadas, a serem substituídas por números medidos no piloto.
