My Thoughts on Optimizing Accounting Data Analysis

This is my approach to improving how we handle accounting data:

TL;DR: I’m detailing a layered data architecture (Bronze, Silver, Gold) and integrating AI agents to enhance financial statement analysis. This boosts decision-making, improves data governance, and aims for reliable financial information. The ultimate goal is moving towards federated governance and a data mesh.

Key Takeaways:

• Strategic planning is the foundation: It’s vital to map data sources, align goals with control and audit needs, and assess our technology infrastructure.
• A tiered data architecture (Bronze for raw, Silver for refined, Gold for certified data) is crucial for transforming raw data into reliable, ready-to-analyze information.
• AI integration with LLMs and supervised models automates complex analyses and generates insights, but this requires structured pipelines and human validation.
• Robust data governance, including data lineage, access controls, versioning, and detailed logging, is non-negotiable for security, compliance, and auditability.
• Evolving towards federated governance and data mesh promotes data decentralization, empowers accounting domains, and builds a more agile and collaborative data culture.

Implementação de Arquitetura em Camadas e Agentes de IA para Análise de Demonstrações Contábeis

Introdução

A análise de demonstrações contábeis tem ganhado novas dimensões com a integração de arquiteturas em camadas e a aplicação de agentes de inteligência artificial, proporcionando insights mais ricos e respostas eficientes aos desafios financeiros. Essa abordagem permite que as organizações mapeiem, validem e transformem grandes volumes de dados, agregando valor e melhorando a tomada de decisões.

Ao adotar um planejamento estratégico robusto, alinhando as necessidades da controladoria e auditoria com capacidades tecnológicas avançadas, as empresas podem alcançar níveis superiores de governança e confiabilidade das informações. A integração de dados provenientes de diversas fontes – como sistemas ERP, ferramentas fiscais e planilhas – reforça a base para análises precisas e seguras.

O artigo a seguir organiza e detalha cada etapa deste processo, desde o diagnóstico inicial até a evolução para modelos de governança federada e data mesh. Serão abordados os métodos de ingestão e refinamento dos dados em camadas Bronze, Prata e Ouro, a integração com agentes de IA e as práticas de governança e auditoria contábil. Cada seção apresenta os principais conceitos e práticas, contribuindo para uma compreensão progressiva e detalhada do tema.

Planejamento Estratégico e Diagnóstico Inicial

O planejamento estratégico é a pedra angular para a implementação de uma solução que integre IA na análise de demonstrações contábeis. Nesse estágio, é fundamental mapear todas as fontes de dados, identificando e classificando informações oriundas de sistemas ERP, plataformas fiscais e planilhas financeiras. Esse mapeamento detalhado inclui a consideração de critérios como frequência de atualização, sensibilidade dos dados e complexidade na sua extração.

Alinhar os objetivos da análise com as necessidades dos departamentos de controladoria e auditoria é essencial para traçar metas mensuráveis, como a redução do tempo de fechamento contábil e a detecção de inconsistências. A formulação de perguntas que orientem a análise – por exemplo, identificar variações em contas ou detectar lançamentos atípicos – guia a configuração dos modelos de IA e dos indicadores de desempenho. Dessa forma, o planejamento estratégico torna-se o primeiro passo para assegurar que a tecnologia atenda às expectativas operacionais e regulatórias.

Avaliar a infraestrutura tecnológica disponível, como a existência de Data Lakes, ferramentas ETL/ELT e capacidade de hospedagem de modelos de IA, é outro aspecto crítico deste diagnóstico inicial. A maturidade em governança de dados e o nível de engajamento da equipe contábil com soluções digitais influenciam diretamente a qualidade e a confiabilidade dos resultados obtidos. Assim, o diagnóstico inicial serve para identificar lacunas e direcionar investimentos que otimizem a integração dos sistemas e a gestão dos dados.

Implementação da Camada Bronze – Dados Brutos

A camada Bronze constitui a fundação da arquitetura, destinada à ingestão de dados brutos sem transformações, preservando a integridade dos registros originais. Essa abordagem garante que todas as informações, com seus formatos e metadados originais, sejam armazenadas de forma segura e rastreável. A utilização de conectores ETL possibilita a extração dos dados de diversas fontes, assegurando que nenhum detalhe seja perdido no processo.

Durante a extração, é fundamental manter os formatos originais dos dados, registrando informações essenciais como a fonte de origem, timestamp do carregamento e o responsável pela extração. Essa prática não só facilita a auditoria, mas também possibilita o reprocessamento dos dados sempre que necessário, garantindo a confiabilidade dos registros armazenados. Ao capturar metadados detalhados, a camada Bronze assegura que cada lote de dados possa ser rastreado e validado posteriormente.

O armazenamento dos dados brutos em repositórios imutáveis com versionamento automático agrega uma camada extra de segurança e auditabilidade ao processo. A geração de logs automáticos para cada lote de ingestão, contendo indicadores de integridade e número de registros, é essencial para a consolidação de um sistema transparente. Dessa maneira, a camada Bronze estabelece uma base sólida e confiável para as transformações subsequentes na arquitetura.

Implementação da Camada Prata – Dados Refinados e Conformes

Na camada Prata, os dados brutos passam por processos de refinamento que envolvem limpeza, normalização e enriquecimento semântico. Esse estágio é crucial para remover duplicidades, padronizar nomenclaturas e aplicar máscaras que garantam a conformidade dos dados com as normas contábeis e tributárias. A transformação dos dados brutos para um formato mais limpo e consistente facilita análises posteriores e respostas mais precisas às demandas dos gestores financeiros.

Além da normalização, a camada Prata envolve a aplicação de regras contábeis específicas e a integração de dados complementares provenientes de fontes externas, como APIs bancárias e registros de recursos humanos. Esse enriquecimento semântico permite ajustar os dados de acordo com as exigências do plano de contas oficial, assegurando que as informações estejam corretamente classificadas e estruturadas. A atenção aos detalhes durante essa etapa é fundamental para que os dados se tornem úteis em análises detalhadas.

A validação dos dados refinados é outro aspecto de destaque na camada Prata, onde o controle de acesso e a documentação das transformações aplicadas garantem a conformidade e a segurança das informações. Com a padronização e a checagem meticulosa dos registros, os dados passam a representar fielmente o cenário contábil e tributário da organização. Dessa forma, a camada Prata estabelece um ambiente de dados confiável e apto para a criação de análises robustas na etapa seguinte.

Implementação da Camada Ouro – Dados Curados e Certificados

A camada Ouro representa o estágio final na transformação dos dados, onde os registros são curados, certificados e estruturados em datasets analíticos de alta confiabilidade. Nesse contexto, os dados passam por revisões rigorosas, sendo organizados em visões e tabelas que oferecem uma visão consolidada e fiel do balanço patrimonial e das demonstrações de resultados. Essa curadoria é essencial para gerar insights de alta qualidade a partir dos dados contábeis.

A construção de datasets analíticos envolve a criação de visões que permitem análises verticais e horizontais, além da mensuração de indicadores chave, como EBITDA, margem líquida e ROE. A estruturação dos dados em tabelas específicas facilita a interpretação e o uso dos registros para a tomada de decisão. Ao ser analisada e organizada de forma sistemática, a camada Ouro transforma os dados em produtos que podem alimentar modelos preditivos e sistemas de IA com segurança.

A certificação dos dados curados passa pela validação por contadores ou auditores, que conferem a veracidade e a confiabilidade das informações registradas. Esse processo não apenas atribui um status de confiabilidade aos datasets, mas também documenta as transformações e verificações realizadas em cada etapa do pipeline. Assim, a camada Ouro consolida um ambiente de dados preparado para a integração com ferramentas analíticas avançadas e modelos de inteligência artificial.

Integração com Agentes de Inteligência Artificial

A integração com agentes de inteligência artificial abre novas possibilidades para a análise de dados contábeis, permitindo a automatização de tarefas complexas e a geração de insights detalhados. Esses agentes, que podem incluir modelos de linguagem de grande porte (LLMs), estatísticos e supervisionados, são capazes de tratar e interpretar grandes volumes de dados com agilidade. A aplicação de IA nesse contexto proporciona resultados mais rápidos e precisos, suportando decisões estratégicas fundamentadas em dados.

A escolha correta dos modelos de IA é determinante para o sucesso da implementação, devendo levar em conta diversos aspectos, como a natureza dos dados e os objetivos da análise. Por exemplo, LLMs podem ser usados para a geração de notas explicativas e resumos, enquanto modelos supervisionados auxiliam na classificação de informações contábeis e na detecção de fraudes. Essa definição criteriosa assegura que cada agente de IA seja aplicado de forma a maximizar a eficácia e a explicabilidade dos resultados.

A criação de pipelines de uso da IA envolve passos estruturados, que incluem o pré-processamento dos dados, a execução da inferência e etapas de pós-processamento com técnicas de explicabilidade, como SHAP ou LIME. A integração de um ciclo human-in-the-loop é igualmente importante, permitindo que especialistas revisem e validem os outputs gerados automaticamente. Esse processo colaborativo garante que os insights produzidos pela IA sejam confiáveis e alinhados aos padrões contábeis e regulatórios.

Governança de Dados e Auditoria Contábil

Uma governança robusta de dados é essencial para assegurar a qualidade, segurança e conformidade dos dados utilizados na análise contábil. Essa prática envolve o rastreamento da origem dos dados através de metodologias como data lineage, que documentam as transformações e a utilização dos registros ao longo do processo. Ao implementar controles rigorosos, as organizações conseguem manter um ambiente de dados transparente e auditável.

Além disso, a definição clara de papéis e controles de acesso é imperativa para garantir que apenas profissionais autorizados tenham acesso às informações sensíveis. A aplicação de políticas de mascaramento e anonimização, alinhadas às diretrizes da LGPD, protege os dados de exposições indesejadas e assegura a privacidade dos registros. Essas práticas colaboram para um ambiente de dados onde a segurança e a integridade das informações estão sempre em primeiro plano.

O versionamento dos datasets e a manutenção de registros históricos de relatórios são elementos fundamentais para a auditoria contábil. A geração de logs detalhados, que registram cada operação e alteração nos dados, permite que os auditores acompanhem a evolução das informações e identifiquem eventuais inconsistências. Dessa forma, a governança de dados, associada a práticas rigorosas de auditoria, contribui significativamente para a confiabilidade dos processos de análise.

Evolução para Governança Federada e Data Mesh

A evolução para uma governança federada e a aplicação do conceito de data mesh representam um avanço significativo na gestão dos dados contábeis. Esse modelo promove a descentralização, onde cada domínio contábil assume o papel de produtor de dados, contribuindo de forma ativa para a qualidade e a consistência dos registros. Essa transformação permite que as equipes responsáveis tenham maior autonomia e responsabilidade sobre as informações que gerenciam.

Com a implantação de plataformas de autosserviço, cada domínio contábil pode criar, validar e publicar seus próprios datasets de forma padronizada. Essa abordagem facilita a integração entre diferentes áreas da organização, ao mesmo tempo em que promove a inovação e a adaptação aos desafios do mercado. Assim, os domínios contábeis passam de meros consumidores para protagonistas na estruturação e na governança dos dados.

A formação de comitês de governança contábil e de dados é um passo fundamental para a implementação desse novo modelo. Esses comitês definem padrões, taxonomias unificadas e SLAs de qualidade, garantindo que todos os dados publicados sigam diretrizes consistentes e confiáveis. Dessa maneira, a evolução para uma governança federada e a adoção do data mesh abrem caminho para uma gestão dos dados mais ágil, colaborativa e resiliente.

Conclusão

O presente artigo abordou, de forma didática, a implementação de uma arquitetura em camadas para a análise de demonstrações contábeis, iniciando-se pelo planejamento estratégico e diagnóstico inicial até a consolidação das camadas Bronze, Prata e Ouro. Cada etapa foi detalhada com a intenção de demonstrar a importância de procedimentos rigorosos para garantir a integridade e a confiabilidade dos dados. Esse processo é fundamental para que análises contábeis se tornem mais precisas e eficientes.

A integração com agentes de inteligência artificial foi demonstrada como um elemento transformador, capaz de automatizar análises complexas e gerar insights valiosos. A definição de modelos de IA, aliada a pipelines estruturadas e ciclos de validação human-in-the-loop, fortalece a capacidade de responder a desafios contábeis com precisão. Paralelamente, uma governança robusta e práticas de auditoria bem definidas elevam o padrão de segurança e conformidade dos dados analisados.

Por fim, a evolução para modelos de governança federada e data mesh representa o futuro na gestão dos dados contábeis, promovendo a descentralização e a autonomia dos domínios. Esse modelo não só estimula a inovação e a autogestão, mas também impõe desafios e oportunidades para o aprimoramento contínuo dos processos. A adoção dessas práticas avançadas assegura que as organizações estejam preparadas para enfrentar um cenário cada vez mais complexo e dinâmico.

Referências

Fonte: arXiv. “FinRobot: An Open-Source AI Agent Platform for Financial Applications using Large Language Models”. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2405.14767.

Fonte: arXiv. “Financial Statement Analysis with Large Language Models”. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2407.17866.

Fonte: arXiv. “RESHAPE: Explaining Accounting Anomalies in Financial Statement Audits by enhancing SHapley Additive exPlanations”. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2209.09157.

Fonte: arXiv. “Detection of Anomalies in Large Scale Accounting Data using Deep Autoencoder Networks”. Disponível em: https://arxiv.org/abs/1709.05254.

Fonte: Wikipédia. “MVC”. Disponível em: https://pt.wikipedia.org/wiki/MVC.

Fonte: Wikipédia. “Arquitetura multicamada”. Disponível em: https://pt.wikipedia.org/wiki/Arquitetura_multicamada.

Fonte: Wikipédia. “Modelagem dimensional”. Disponível em: https://pt.wikipedia.org/wiki/Modelagem_dimensional.