IA para detecção de anomalias contábeis

Contexto

Grupo multiatividades (indústria, serviços, distribuição) com 500 mil lançamentos contábeis por mês processados em 3 ERPs diferentes. A auditoria interna realiza um controle por amostragem (3% dos lançamentos) uma vez por trimestre. Uma fraude interna de 2 milhões de euros em notas de despesas foi descoberta por acaso no ano passado, após 18 meses de execução.

Problema & Desafio

Cobertura de auditoria de 3% por amostragem: 97% dos lançamentos nunca são examinados. Fraude interna de 2M€ não detectada durante 18 meses: os controles existentes eram contornados. Auditoria trimestral retrospectiva: as anomalias são detectadas 3-6 meses após os fatos. Custo das auditorias manuais: 2M€/ano para uma cobertura de 3%. Impossibilidade de detectar esquemas fraudulentos envolvendo múltiplos lançamentos ou múltiplas entidades.

Solução & Entregas

IA de detecção de anomalias contábeis analisando 100% dos 500K lançamentos mensais em tempo real. Modelos autoencoders e isolation forest detectando padrões incomuns (valor, frequência, horário, beneficiário). Análise de sequências de lançamentos: detecção de esquemas de fracionamento e manipulação de lançamentos. Scoring de risco por colaborador e por processo com monitoramento de tendência. Alerting em tempo real para anomalias de alta criticidade com dossiê de investigação pré-preenchido.

Tecnologias