Precanto

O Ask Precanto é um agente de chat que responde perguntas financeiras em linguagem natural, com base em dados em tempo real e previsões de machine learning. Ele vive em um chatbot, no Slack, no e-mail ou no navegador, então as respostas chegam onde as pessoas já trabalham. A ideia é pular as contas paralelas e obter uma resposta com senso financeiro em segundos.

O Precanto mostra como você está diante da previsão nas principais áreas de gasto, e as previsões se atualizam conforme os dados de base mudam. Não há refresh manual para disparar nem modelo desatualizado para refazer antes de uma reunião. Você vê a posição atual e a projetada lado a lado.

A plataforma acompanha headcount e remuneração até o razão geral, o centro de custo e a localidade, e mantém esses números em dia com os dados mais recentes. Você vê o run-rate atual e a posição projetada. O Precanto afirma que a precisão equivale à de uma equipe de FP&A de dez pessoas, uma alegação do próprio site.

O Precanto constrói demonstrações financeiras preditivas (demonstrações prospectivas de P&L, balanço e fluxo de caixa) a partir de seus próprios modelos de machine learning. As equipes as usam como ponto de partida em vez de um fechamento manual. A empresa diz que isso corta os fechamentos manuais de previsão em 50%, um número dela mesma.

Você pode simular escolhas do mundo real sobre as entradas mais atuais e as previsões baseadas em ML. Rode cenários lado a lado para comparar um plano de contratação, um corte de gasto ou uma mudança de preço antes de decidir. É um jeito rápido de testar uma alavanca financeira sem editar um modelo em uso.

Além das previsões, o Precanto explica por que os números reais se moveram diante do plano e sinaliza anomalias e problemas de integridade de dados. Flagrar um movimento inesperado cedo é melhor do que explicá-lo depois que ele chega a um relatório. É a parte que combina bem com um fechamento suave de fim de mês.

O motor de ingestão do Precanto puxa dados de ERP, HRIS, ATS e outros sistemas, e então limpa, mapeia e concilia tudo automaticamente. As previsões partem de entradas padronizadas, o que importa porque dados de origem bagunçados são o principal motivo de previsões darem errado.