Existe uma tarefa que, em praticamente toda operação de gestão de créditos de GD que ainda não automatizou seu processo de captura de dados, consome uma quantidade desproporcional de tempo de gente qualificada: entrar no portal da distribuidora, localizar a fatura correspondente a cada Unidade Consumidora ou Geradora, baixar o documento, extrair os dados relevantes, digitar ou colar essas informações em uma planilha ou sistema interno, e conferir manualmente se o dado bate com o esperado.
Repetir esse processo para cada UC do portfólio, todo ciclo de faturamento. Essa tarefa não exige julgamento especializado.
Não exige a expertise regulatória ou financeira que uma equipe de gestão de créditos normalmente possui.
É, em sua essência, trabalho de transcrição repetitiva, e é precisamente esse tipo de trabalho que carrega o maior risco de erro humano por unidade de esforço investido: dado transcrito incorretamente, fatura não capturada dentro do prazo necessário para a alocação daquele ciclo, informação desatualizada sendo usada porque a captura mais recente ainda não foi feita.
Captura automatizada de dados de faturas, realizando aquisição, mineração e tratamento de forma automatizada, diretamente das fontes, tanto de Unidades Geradoras quanto Consumidoras, elimina essa cadeia inteira de risco na origem.
Não se trata apenas de ganho de velocidade, embora o ganho de velocidade seja real e significativo. O ganho mais importante é de integridade de dado: uma captura automatizada, integrada diretamente com as distribuidoras, não introduz o tipo de erro que uma transcrição manual, feita por mais cuidadosa que seja a pessoa responsável, sempre tem alguma probabilidade de introduzir.
Além da captura em si, existe um segundo componente crítico que normalmente passa despercebido: auditoria de conformidade e qualidade sobre os dados capturados.
Não basta capturar o dado automaticamente, é preciso que o sistema identifique e alerte sobre erros e inconsistências nesses dados antes que eles impactem o cálculo de alocação de créditos.
Uma fatura com valor inconsistente, um dado de geração que não bate com o histórico esperado daquela UC, uma informação que diverge do padrão regulatório vigente, tudo isso precisa ser sinalizado automaticamente, antes de virar um erro de alocação que só será descoberto (se for descoberto) muito depois, quando já gerou impacto financeiro.
A comparação competitiva aqui é direta e, para quem ainda opera de forma manual, desconfortável de encarar.
Enquanto uma equipe está fisicamente ocupada copiando número de portal em portal, uma operação concorrente com captura automatizada já processou o mesmo volume de dados, ou um volume muito maior, sem intervenção manual, com auditoria de qualidade rodando em paralelo, identificando problemas antes que eles cheguem à etapa de alocação.
Não é uma questão de a equipe manual ser menos capaz ou menos dedicada. É uma questão de arquitetura de processo: um método manual tem um teto de volume que consegue processar por unidade de tempo; um método automatizado não tem esse mesmo teto, porque o gargalo deixou de ser capacidade humana.
Isso tem implicação direta na capacidade competitiva de uma comercializadora. Escala de portfólio, nesse contexto, não é resultado de contratar mais gente para copiar dados mais rápido, é resultado de arquitetura de captura de dados que elimina a necessidade desse trabalho manual repetitivo desde a origem.
Uma comercializadora que ainda depende de captura manual de faturas está, na prática, competindo com um teto operacional embutido no seu próprio processo, enquanto concorrentes que já resolveram esse problema não têm esse mesmo teto.
Há também um efeito cumulativo importante: cada erro de transcrição manual que passa despercebido se propaga para as etapas seguintes do processo, simulação de alocação, geração de faturamento, relatórios de conformidade, e o custo de corrigir esse erro depois de propagado é sempre maior do que o custo de evitá-lo na origem.
Automatizar a captura de dados diretamente na distribuidora não é apenas eliminar uma tarefa tediosa da rotina da equipe. É eliminar o ponto de entrada mais comum de erro em toda a cadeia de gestão de créditos de GD.
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