Working capital · IA nativa · IDP + 22 superfícies

22 momentos onde a IA opera dentro do seu programa de tesouraria

Não é "AI everywhere", é IA aplicada nos pontos onde uma decisão precisa de mais do que um dashboard. Catalogado, auditável e honesto sobre o que é Claude e o que é heurística determinística.

Experimentar em app.advanta.pt → Ver as 22 superfícies ↓
22
superfícies distintas, em produção
~30%
chamadas a Claude Sonnet 4
~70%
heurísticas determinísticas
€15/mês
custo típico em LLM
Demo interativo

Teste o motor de sugestão de taxas em tempo real

Ajuste os 3 parâmetros à esquerda, o modelo logístico calcula a oferta ótima, sem chamadas à rede, 100% determinístico.

Inputs
€100.000
€5k€500k
D+75
15d120d
Médio · 65% aceitação
Frio · 30%Quente · 95%

Carregue acima para uma análise sobre porque é que estes números fazem sentido.

Recomendação IA
Pague o fornecedor em D+30 em vez de D+75. Com desconto de 1,40% (€1.400) sobre a fatura.
Yield líquido p/ a sua empresa
€1.190
após 15% Advanta
APR equivalente
11,4%
vs 2% no banco
Prob. de aceitação
71%
modelo logístico
Fornecedor recebe
€98.600
em vez de €100.000 em D+75
A sua empresa captura
€1.400
45 dias menos de capital parado
Advanta cobra
€210
15% do yield · €0 fixo

Algoritmo determinístico · regressão logística com priors da plataforma. Ver a matemática completa →

Catálogo completo

Cada superfície faz uma coisa, bem

Agrupadas por momento do fluxo: o que entra, o que se decide, o que sai e o que se relata. Cada cartão marca se a IA é LLM (Claude) ou det. (determinística).

01Entrada · converter documentos em dadosLLM domina
1.1LLM

Extração de faturas

Arraste um PDF. O Claude vision lê fornecedor, NIF, totais, IBAN, ATCUD, linhas e datas. Devolve confiança por campo + anomalias detetadas.

Em /invoices/review
1.2LLM

Inteligência contratual

Master agreements lidos pela IA. Extrai termos de pagamento, cláusulas de desconto antecipado, penalizações, jurisdição e red flags para o legal.

Tab em cada fornecedor
1.3det.

De-duplicação de fornecedores

Match exato por (NIF + país), Jaccard nas razões sociais, domínio de email. Sugere merges no upload, evita yield fragmentado entre duplicados.

No fluxo de upload
1.4det.

Categorização de spend

15 categorias canónicas (COGS, OpEx-IT, Logística, CapEx…). Regras compiladas sobre nome do vendor + setor + amount band. Override manual sempre disponível.

Em /invoices
02Decisão · quanto, a quem, quandodeterminística + explicação LLM
2.1det.

Motor de sugestão de taxas

Regressão logística ancorada no histórico de cada fornecedor. Grid-search sobre (desconto, dias antecipados) que maximiza yield esperado × p(aceitação).

Em cada fatura
2.2det.

Scanner de oportunidades

Aplica o mesmo modelo a todas as faturas elegíveis. Ranking por € esperado. Hero card no dashboard: "€420k de yield disponível esta semana".

Em / (Overview)
2.3det.

Previsão de aceitação

Cada oferta pendente recebe uma probabilidade. Agregado: "8 de 12 projetadas para aceitar · €42k de yield esperado". Risco surfaced cedo.

Em /offers
2.4det.

Simulador what-if

"E se subir o desconto alvo para 1,5%?" Sliders interativos · modelo logístico do seu histórico · projeção de yield, aceitação e cash deployed.

Em /policy
2.5LLM

Recomendador de política

Mini-flow de 4 perguntas (indústria · volume AP · prazo típico · risco). O Claude propõe parâmetros iniciais com rationale. Fallback determinístico se sem LLM.

Em /policy
2.6det.

Score de risco em aprovações

Cada oferta four-eyes recebe 0–100. 11 fatores ponderados: sanções, IBAN recente, valor outlier, fornecedor novo, decline streak, sinais de fraude. O Claude explica o porquê.

Em /approvals
03Segurança · detetar cedo o que corre malSQL + narração LLM
3.1det.

Grafo anti-fraude

4 detetores SQL: alterações de IBAN, colisões de IBAN entre fornecedores, threshold-gaming, primeiras faturas desproporcionais. Cada sinal com dedup_key idempotente.

Em /risk
3.2LLM

Explicador de alertas

Cada banner com botão "Explicar" → o Claude lê o payload contextual e devolve 2–3 frases sobre a causa + 1–3 recomendações acionáveis. Cache no servidor evita re-tokens.

Em qualquer alerta
3.3det.

Anomalias em faturas

Duplicate doc numbers, outliers 10×, NIF mismatch, uploads fora de horas, valores redondos. Surfaced no upload modal antes de promover para AP.

Em invoice upload
3.4det.

Pacing de tesouraria

Extrapolação linear sobre dia-do-mês vs teto. Banner urgente quando a projeção excede o teto antes do dia 25. Botão para ajustar a política.

Em /treasury
3.5det.

Saúde de fornecedores

Score 0–100 por fornecedor. Compara as 6 semanas recentes vs as 6 anteriores. Tendência (improving / stable / degrading / dormant) com drivers visíveis.

Em /suppliers
3.6det.

Sinal de re-quote

Quando a mediana aceite de um fornecedor é ≥30bps acima do que oferecemos tipicamente, sugere re-quote. Yield deixado na mesa, visível.

Em /suppliers
04Saída · a IA escreve, o humano enviaLLM domina
4.1LLM

Redator de emails

4 tipos: oferta concreta · re-quote · seguimento · onboarding. PT / ES / EN. Usa histórico real do fornecedor (taxa típica, última recusa). Output editável.

Em send-offer + supplier detail
4.2LLM

Relatórios CFO

Revisão trimestral · narrativa CSRD/ESG · sumário semanal de auditoria. ~500 palavras, secções estruturadas, ancorado em dados reais. Pronto para o board.

Em /reports
4.3LLM

Sumário de audit log

Sumário semanal de eventos da plataforma para o compliance officer. ~250 palavras. Identifica mudanças, sinais de risco e ações recomendadas.

Em /audit
4.4LLM

Pesquisa em linguagem natural

Command palette ⌘K · "faturas a vencer esta semana acima de €10k" · "top 10 fornecedores por yield". Heurísticas determinísticas + Claude no long tail.

Global · ⌘K
4.5LLM

Spend insights

Breakdown por categoria com Δ vs trimestre anterior · top vendors · botão "Analisar com IA" produz síntese de 2-3 frases identificando mudanças.

Em /reports
4.6det.

Triagem da fila de revisão

"Aprovar todas com confiança alta" em batch. "Rejeitar suspeitas" em batch. A decisão é sempre humana, mas a IA pré-filtra. Audit log preservado.

Em /invoices/review
Como pensamos sobre IA

A IA ganha o seu lugar quando uma alternativa determinística é genuinamente impossível ou 10× pior

A maioria do que parece "AI-shaped" é uma agregação SQL disfarçada. A lista abaixo é o subconjunto onde o Claude vence pelo mérito.

LLM apenas onde as regras não chegam

Texto não-estruturado, raciocínio multi-fator narrativo, geração em linguagem natural ou pattern-matching fuzzy a larga escala, aí o Claude domina.

Tudo o resto é regressão logística, regras SQL, médias móveis. Mais rápido, mais barato, reproduzível.

Cada chamada é auditável

Toda a chamada ao Claude fica registada em tabelas corp_ai_drafts, corp_ai_explanations e corp_ai_narratives com o prompt completo, tokens consumidos e modelo usado.

Se uma narrativa sair errada, é forensicamente reconstruível.

O humano decide, a IA acelera

A IA sugere, classifica, narra, nunca executa decisões financeiras autónomas.

Criar oferta, aprovar pagamento, alterar política: todas requerem confirmação humana. Decisões acima do threshold four-eyes requerem dois aprovadores distintos.

Fallback determinístico sempre

Cada superfície LLM tem um caminho de fallback. Se a chave Anthropic falha, ou se a quiser desativar, a plataforma continua a funcionar com heurísticas.

Vendor lock-in zero. A IA é uma aceleração, não uma dependência crítica.

Custo

Euros de um dígito por mês em LLM

Para um corporate ativo, na prática.

Volume típico: 500 faturas/mês · 200 ofertas enviadas · 10 explicações de alertas/semana · 50 emails redigidos/mês
€8/mês
extração de faturas
~$0.01 / fatura
€2/mês
redação de emails
~$0.005 / draft
€5/mês
explicações + narrativas
cached server-side
Total: €15–30/mês em chamadas Anthropic, menos de 0,5% da receita típica da plataforma.

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