As equipes de finanças corporativas atuam em um ambiente no qual as condições de mercado, os custos de financiamento e a tecnologia estão mudando simultaneamente.
No Corporate Symposium São Paulo 2026 da Bloomberg, realizado no início de Setembro, profissionais das áreas de Tesouraria, Risco e Relações com Investidores discutiram como essas mudanças estão afetando as decisões financeiras do dia a dia. O evento ofereceu uma visão ampla de como esses profissionais estão lidando com essas mudanças.
O conteúdo apresentado pelos palestrantes é uma pesquisa exclusiva realizada com os participantes que contou com de mais de 80 respostas, apontaram quatro prioridades que estão moldando as finanças corporativas atualmente.
Este artigo vai explorar tais prioridades e como a tecnologia tem papel central.
1. Proteger o fluxo de caixa e a liquidez diante das oscilações do câmbio e dos juros
Para as equipes de Tesouraria, as pressões mais imediatas continuam as mesmas: fluxo de caixa, liquidez, câmbio e projeções.
Entre os profissionais da área de Tesouraria, 61% identificaram a gestão de caixa e liquidez como uma área sob pressão, 54% apontaram a exposição cambial e 52% citaram o planejamento e a previsibilidade dos fluxos de caixa.
No entanto, o desafio está menos em analisar cada uma dessas questões separadamente e mais em como conectá-las.
Um dos exemplos discutidos durante o Corporate Symposium foi o risco de diferentes áreas da organização trabalharem com informações distintas. A área de Compras pode já ter identificado uma mudança nos custos dos insumos, enquanto a Tesouraria ainda realiza operações de hedge com base em uma projeção anterior de fluxo de caixa. Mesmo que os dados estejam disponíveis para todas as áreas, o desalinhamento e defasagem entre a atualização das informações e a tomada de decisão financeira pode comprometer a capacidade de resposta, impactando diretamente no caixa.
Isso torna a análise de cenários ainda mais importante. Em vez de depender de um único cenário-base, as equipes de finanças precisam compreender o que acontece com o fluxo de caixa, a liquidez e as necessidades de financiamento caso o câmbio, os juros ou os preços das commodities sofram variações significativas.
A prioridade deve ser antecipar os possíveis impactos financeiros e criar condições para agir com rapidez quando o cenário mudar.o profissional a responsabilidade pela decisão.
2. Integrar análise financeira e tomada de decisões com inteligência artificial
A IA está cada vez mais próxima dos fluxos de trabalho efetivamente utilizados pelas equipes de finanças corporativas.
No Corporate Symposium, os exemplos abrangeram desde análises de Tesouraria até Relações com Investidores e Compras. Um dos fluxos de trabalho analisou o caso de uma empresa com um pagamento de US$ 50 milhões previsto para dali a seis meses, combinando taxas à vista e a termo, diferenciais de juros, cálculos e testes de cenários.
Outros exemplos mostraram a IA sendo utilizada para analisar resultados de empresas, comparar pares, examinar comentários da administração, identificar possíveis perguntas de investidores e avaliar fatores de custo relacionados a Compras.
A IA ganha relevância quando passa a operar diretamente sobre dados estruturados de mercado, pesquisas, notícias e documentos corporativos, acelerando o caminho entre informação e análise.
Para a Tesouraria, isso pode significar testar cenários de hedge. Para Relações com Investidores, pode significar uma melhor preparação para discussões sobre resultados e comparações com empresas pares. Para as equipes de Finanças e Risco, pode significar investigar os fatores por trás de uma mudança sem precisar refazer análises manuais.
A IA pode reduzir significativamente o trabalho necessário para chegar a uma decisão financeira, apoiando a análise sem tirar do profissional a responsabilidade pela decisão.
3. Identificar e gerenciar riscos financeiros com antecedência
A atuação da área de Risco também está se tornando mais contínua.
Existe uma necessidade crescente de visibilidade intradiária sobre posições, marcação a mercado, sensibilidades, exposição a contrapartes e análise de cenários, em vez de depender apenas de relatórios de fim de dia.
As respostas da pesquisa reforçam esse foco: 77% citaram a exposição cambial como um risco financeiro relevante, 44% citaram o risco de crédito de contraparte e 33% mencionaram a volatilidade das taxas de juros. Além disso, foi possível identificar que as empresas estão avaliando novas ferramentas ou processos para modernizar a gestão de riscos.
A tendência mais ampla é conectar as informações de risco de forma mais direta às posições subjacentes e aos dados de mercado.
Isso pode incluir avaliação, testes de estresse, efetividade do hedge e análise de contrapartes, além da capacidade de investigar por que uma métrica de risco está mudando e qual movimento de mercado está por trás dessa mudança.
À medida que mais dessas informações passam a estar conectadas, a IA pode ajudar os usuários a explorar os dados com mais eficiência.
4. Automatizar o monitoramento de mercado e a elaboração de relatórios com IA
Alguns dos casos de uso mais práticos da IA podem ser às vezes os menos chamativos.
As equipes dedicam um tempo significativo à coleta de informações de mercado, atualização de planilhas, preparação de relatórios recorrentes e distribuição das mesmas análises diária ou semanalmente.
Um briefing matinal da Tesouraria, por exemplo, poderia ser configurado para monitorar câmbio, juros, notícias e outros acontecimentos relevantes do mercado e ser executado automaticamente, em vez de exigir que alguém recriasse o processo manualmente todas as manhãs.
O BQuant demonstrou uma ideia semelhante do ponto de vista analítico: cálculos recorrentes e análises de dados de mercado podem ser transformados em painéis e aplicativos reutilizáveis, com a IA reduzindo a barreira técnica para desenvolvê-los.
Ainda há um espaço significativo para essa transição: 46% afirmaram que suas empresas utilizam provedores externos de dados de mercado, 43% integram dados externos a sistemas internos e 28% utilizam dados externos em ferramentas de IA. Ao mesmo tempo, 36% ainda dependem de fontes manuais, como pesquisas na internet.
Os ganhos de produtividade mais imediatos podem estar na automação de tarefas manuais de coleta, análise e distribuição de informações.
Conectando informação, risco e ação
O que conecta essas quatro prioridades é a necessidade de reduzir a distância entre um movimento de mercado e a capacidade da empresa de compreender seu impacto e agir rapidamente.
Isso significa conectar as expectativas de fluxo de caixa aos dados de mercado, à análise financeira, à execução de operações e à gestão de riscos, ao mesmo tempo em que se automatiza uma parcela maior do trabalho repetitivo associado a esses processos.
As organizações que fizerem isso bem não serão necessariamente aquelas com a maior quantidade de informações, mas sim aquelas capazes de transformar informações em decisões de forma mais rápida e consistente.
Como a Bloomberg pode ajudar
A Bloomberg trabalha com equipes corporativas de Tesouraria, Risco, Finanças e Relações com Investidores para integrar dados de mercado, recursos analíticos, IA, execução de operações e gestão de riscos em fluxos de trabalho conectados.
Soluções como Bloomberg Terminal, ASKB, BQuant, Gestão de Riscos e Negociação Eletrônica podem ajudar as equipes a monitorar os mercados, analisar cenários, automatizar análises recorrentes e apoiar decisões financeiras mais bem fundamentadas.