Automação Financeira com IA
RPA e IA (RAG) — base de conhecimento
Solução avançada que une RPA em Python e inteligência artificial generativa. O sistema usa RAG para consultas precisas em bases de conhecimento complexas e otimiza o fluxo de decisões financeiras.
MÉTRICAS DE IMPACTO
85%+
de confiança mínima
RAG
recuperação contextual
Redução
da triagem manual
- Tecnologias
- PythonRAGIA generativa
O PROJETO
Automação com RPA em Python de processos operacionais financeiros — classificação, conciliação, validações e integrações —, complementada por uma camada de IA baseada em RAG (Retrieval-Augmented Generation).
O RAG recupera da base de conhecimento o contexto de que o modelo de IA precisa para interpretar a descrição de cada tarefa e decidir qual ação o robô deve executar. Quando a confiança da decisão fica abaixo do limite definido, o caso vai automaticamente para validação humana.
IMPACTO ESTRATÉGICO
- Redução drástica da triagem
- Maior precisão documental
- Rastreabilidade completa
- Aprendizado contínuo do motor de IA
COMO FUNCIONA
Arquitetura
01Automação (RPA em Python)
Executa os fluxos financeiros: classificação, conciliação, validações e integrações entre sistemas.
02Inteligência (IA com RAG)
Recupera da base de conhecimento o contexto relevante; com ele, o modelo interpreta a tarefa e define a ação do robô.
03Governança e auditoria
Rastreia as decisões, guarda os logs e aciona a validação humana quando necessário.
Passo a passo
- 1Recebimento da descrição da tarefa.
- 2Pré-processamento e normalização do texto.
- 3Busca dos documentos relevantes na base de conhecimento.
- 4Enriquecimento do contexto com o que foi recuperado.
- 5O modelo de IA analisa o contexto e define a ação do robô.
- 6Cálculo do nível de confiança da decisão.
- 7Com 85% de confiança ou mais, o fluxo de RPA roda automaticamente.
- 8Abaixo de 85%, o caso vai obrigatoriamente para triagem e revisão humana.
- 9Registro dos logs e do feedback para o aprendizado contínuo.
PRINCIPAIS DESAFIOS
- Descrições ambíguas de tarefasComo resolvemos: Recuperação contextual e análise de similaridade semântica.
- Dados não estruturadosComo resolvemos: Pipelines de normalização, extração estruturada e regras de validação.
- Necessidade de auditabilidadeComo resolvemos: Logs de decisão estruturados, versionamento da base de conhecimento e rastreabilidade completa.
- Controle de risco operacionalComo resolvemos: Validação humana sempre que há incerteza na decisão automatizada.
IMPACTO PARA O NEGÓCIO
- Redução significativa da triagem manual.
- Mais precisão nas decisões de classificação e roteamento.
- Rastreabilidade completa para auditoria e compliance.
- Menos tempo de processamento nas operações financeiras.
- Aprendizado contínuo: revisores validam os casos incertos e atualizam a base, e a precisão melhora com o tempo.
