Um livro inteligente, a partir dos próprios extratos.

O livro

Deft AI guarda o livro de uma empresa a partir dos extratos das próprias contas e classifica os movimentos com inteligência. O dono vê o que entrou, o que saiu, e o que ainda espera uma classificação.

Uma empresa pode ter mais de uma conta, mais de um endereço e mais de um CNPJ. As finanças ficam unidas. Cada endereço é uma unidade. O grupo pode reunir mais de uma empresa, ou mais de um núcleo de empresas.

O que uma pessoa faz

Uma pessoa acompanha o livro da empresa. Vê o que entrou, o que saiu, e confere as classificações e o resultado.

O que fica de fora

• Não é feita gestão de RH.
• Não há decisão de crédito.
• O sistema não faz conciliação fiscal.
• Os dados da empresa não são produto e não são revendidos.
• O modelo não consulta o banco. Ele recebe só o que aquela pessoa pode ver, e não fecha o lançamento por conta própria.

De quem é

O dinheiro e a evidência fiscal são da empresa.

O acesso é uma associação de fatores: escopo, pessoa e papel. O dono vê o grupo. O gestor de um núcleo não vê outro núcleo. Um papel mais estreito não vê saldos gerais.

Detalhes de fornecedores anotados por um grupo não aparecem para outros grupos externos.

Como está construído

O domínio foi estritamente definido e escrito antes do corte de produto inicial.

Um valor é uma moeda e uma quantidade decimal exata. Não há ponto flutuante. Cada movimento guarda a origem que o escreveu e o identificador externo dessa origem. Uma segunda entrega do mesmo identificador não grava nada.

As tabelas do livro ficam num schema próprio. A aplicação se conecta com um papel que não é dono do banco de dados. Os testes de banco rodam com o mesmo papel da aplicação. O papel de dono do banco não serve: ele atravessa a segurança de linha (RLS) e esconderia um vazamento. Cada pedido fixa a pessoa fazendo o acesso, e a segurança de linha (RLS) confere a permissão. Testes extensivos rodam confirmando a separação de papéis: entre grupos diferentes, entre núcleos e empresas dentro do grupo, e entre colaboradores com acesso mais amplo ou mais restrito.

Mudanças de schema seguem uma ordem estrita. Mudanças que deixariam o banco de dados defasado fazem os testes falharem. Além dos testes unitários e de integração, há testes automáticos de navegador nas telas, feitos de forma extensiva. Cada merge tem que passar por revisão de bugs/defeitos, de segurança, e uma revisão exigente de melhores práticas de implementação. O processo aplica regras e padrões desenhados especificamente para cada camada: bancos de dados, backend, modelos/agentes, APIs e frontend.

Onde estamos

O piloto é um núcleo de negócios dentro de um crescente grupo empresarial com dezenas de unidades em operação no sul do Brasil, com fluxo em BRL, com extrato real. Hoje os movimentos entram por um arquivo OFX, ou um a um. A sincronização com o banco é o próximo passo, usando o mesmo fluxo processual.

O que o conceito já oferece é: precisão do rastreamento de movimentos frente a diversas origens, resiliência frente a importações duplicadas sem alteração de totais, e classificação inteligente de movimentações se aproximando de 100% de acerto após semanas de uso.