Como as equipes de finanças do varejo estão usando AI agêntica para proteger as margens omnichannel

Pergunte a um CFO do varejo onde a margem do trimestre está fechando e você sempre obterá uma resposta conquistada a duras penas, fruto da disciplina e do rigor que eles trazem para o negócio. E depois uma lista: os pedidos enviados das lojas com um custo de atendimento mais alto, a onda de devoluções online registradas em um canal diferente, a promoção em que um mecanismo de precificação automatizado apostou mais do que o planejado. Qualquer um desses itens é o produto de múltiplos sistemas, e cada um é cada vez mais moldado, e tornado mais rápido e complexo, pela automação e por agentes. A missão dos departamentos financeiros é entender as relações entre todas essas variáveis, e mais, ver como elas movem a lucratividade e direcionar continuamente o negócio no rumo certo.

Como o omni-channel reformulou o varejo, e as finanças com ele

Para os compradores mais jovens, o comércio omni-channel é tudo o que eles já conheceram. Não faz muito tempo que comprar online e retirar na loja (BOPIS) era considerado inovador, sendo que as opções de atendimento de hoje avançaram muito além disso. É simplesmente assim que o varejo funciona agora, oferecendo aos clientes uma experiência integrada em canais digitais e físicos que continuam crescendo, evoluindo e se tornando mais imersivos. Além da experiência, o omni-channel também mudou a economia da venda. Ele distribuiu as decisões de margem, caixa e remarcação de preços por mais canais, mais caminhos de atendimento e mais formas de devolução. Este é o ambiente em que os varejistas operam, e seus departamentos financeiros são a constante em tudo isso, ajudando a empresa a entender e agir diante da crescente complexidade.

Agora, na era do comércio agentivo, essa complexidade é potencializada por agentes que moldam como um preço é definido, como o caixa é alocado ou como uma remarcação de preço é acionada. O Gartner prevê que a AI agentiva tomará 15% das decisões de negócios do dia a dia até 2028. O ritmo variará de acordo com o varejista, mas as ondas de agentes reformulando sistemas internos, gastos com AI e o comportamento do cliente vieram para ficar.

Canais, atendimento e devoluções mudam de hora em hora. A margem é o que as finanças protegem.

Por que uma palavra como ontologia agora importa para as finanças

As equipes financeiras sempre foram boas em encontrar o número, mesmo quando ele está enterrado na complexidade. Mas elas também são as primeiras a avisar a empresa que os números não contam toda a história. O que importa é o significado por trás deles: as definições, os canais, os direcionadores de custos e como cada um deles muda à medida que o negócio se move. Uma resposta pode ser perfeitamente precisa e ainda assim não estar correta, porque se baseia em uma visão parcial ou desatualizada de como o negócio realmente funciona. Explicando de forma simples: o número é visto no contexto completo do negócio?

É isso que uma ontologia faz: ela captura o significado e o mantém atualizado à medida que o negócio muda. Como diz o CEO da Databricks, Ali Ghodsi, a maior parte da AI corporativa está adivinhando com falsa confiança — um problema de contexto, não de inteligência. Mas, como em toda tecnologia, é a forma como o recurso é entregue que faz toda a diferença. O que nos traz a um novo tipo de ontologia, construída para as demandas que o varejo omni-channel impõe a ela.

Preciso é o número certo. Correto é o mesmo número, enraizado no canal, na demanda e no custo de atendimento.

Onde o Genie se torna a resposta

No varejo omni-channel, o tempo real é primordial, e um entendimento formado há algumas horas já pode estar desatualizado. Portanto, a própria ontologia precisa continuar se movendo. Ela deve aprender com os sistemas que a empresa executa, aprimorar-se a cada pergunta e se adaptar à medida que o negócio evolui, para que o contexto permaneça ativo, em vez de ser capturado uma vez e deixado para trás.

É aqui que o Genie se torna a resposta. A Databricks construiu o Genie como um colega de trabalho de AI inteligente em dados: um colega de trabalho a quem um líder financeiro faz uma pergunta direta e obtém em troca uma resposta confiável e com fontes, fundamentada na ontologia do Genie e governada em cada etapa. Ele foi desenvolvido para ajudar as equipes financeiras a terem respostas mais precisas e, mais importante, a realizarem ações confiáveis, indo além de apenas fornecer relatórios do que aconteceu.

Considere as três perguntas na mente de toda equipe financeira de varejo, cada uma vinculada a um dos três resultados que se somam, um alimentando o outro. Para cada uma delas, o Genie faz mais do que recuperar os dados e responder. Sua ontologia aprende sobre o negócio, aprimora-se a cada pergunta e mostra seu raciocínio:

› Onde a margem está realmente se consolidando, por canal e produto, após o atendimento e as devoluções?

Comece com a margem. A margem de lucro (markup) que as finanças planejam e a margem que elas mantêm raramente são o mesmo número depois que o atendimento e as devoluções são contabilizados.

› Onde o caixa está retido em estoque excessivo, antigo ou no local errado?

Depois, o caixa. A mesma unidade pode ficar no lugar errado por semanas, retendo silenciosamente um dinheiro que a empresa poderia estar aplicando em outro lugar.

› Onde a receita de preço integral está se perdendo em remarcações de preços e devoluções?

Depois, a receita de preço integral. No momento em que uma remarcação é feita, a erosão já começou, por isso o valor está em identificá-la enquanto a demanda pelo preço integral ainda se mantém.

Três perguntas, três resultados, um mecanismo. O Genie aprende sobre o negócio, aprimora-se a cada pergunta e mostra seu raciocínio.

Essa é a diferença entre relatar o que já aconteceu e aprender continuamente sobre o seu negócio, tornando-se mais inteligente a cada interação. E como cada número remete à sua origem, cada permissão é mantida e o custo da própria AI permanece governado sob um único modelo, é uma resposta em que as finanças podem confiar para agir.

O Genie prepara a ação — seja para remarcar preços, transferir estoque ou manter um preço — e uma pessoa no processo toma a decisão final.

Finalmente, o aprendizado do Genie em todas as três áreas se une. Ver onde a margem está realmente se consolidando mostra onde o caixa está retido no estoque e onde o preço integral ainda se mantém. Faça os movimentos certos para liberar o caixa retido antes que o estoque envelheça e force uma remarcação, e mantenha o preço integral onde ele for sustentado pela demanda. Isso transforma três batalhas separadas em um único mecanismo de reforço: cada movimento prepara o próximo, e o impulso se multiplica.

Cada movimento prepara o próximo. O aprendizado do Genie em todas as três áreas é o que faz o impulso se multiplicar.

Mostrando resultados na prática

A Unilever levou o Genie a mais de 1.200 usuários financeiros e de negócios para transferir as análises de planilhas para perguntas em linguagem simples. Cyro Souza, Data & Analytics Sr Manager, Latin America Lead na Unilever, resumiu de forma simples:

"Com o Genie, mudamos a forma como a área de finanças trabalha. O que costumava levar dias agora leva minutos, e podemos explorar perguntas de forma muito mais livre."

Na escala da Unilever, espera-se que essa velocidade no teste de hipóteses se traduza em uma redução de custos anual de milhões de euros, impulsionada por análises de clientes mais precisas e gestão contínua de risco de crédito. Leia a história completa →

Um colega de trabalho de AI inteligente em dados, feito para a forma como as finanças funcionam

Este é o multiplicador de forças criado para atender às necessidades dos departamentos de finanças. As pessoas fundamentais que promovem o rigor e a disciplina em toda a empresa agora podem contar com um colaborador de AI inteligente em dados que está sempre aprendendo, sempre atualizado, sempre sob governança e que realmente entende o negócio. O omnichannel continuará conquistando o cliente, enquanto uma ferramenta como o Genie ajudará o setor financeiro a proteger mais margem a cada venda.

Veja como é um colaborador de AI inteligente em dados para a área de finanças. O Databricks Genie já está disponível. databricks.com/product/ai-bi/genie

Perguntas frequentes

O que está mudando para a área de finanças no varejo omnichannel?

Mais decisões que afetam a margem, o custo de servir, as promoções, o fulfillment e as devoluções são tomadas por agentes. A missão do setor financeiro de proteger a lucratividade permanece inalterada; o que aumentou foi a velocidade e a complexidade das mudanças, que as ferramentas financeiras devem compreender e governar.

O Genie toma decisões de preços, promoções ou remarcações?

Não. Essas decisões cabem ao merchandising, marketing, cadeia de suprimentos e operações. O Genie oferece ao setor financeiro uma visão precisa e governada para identificar um risco em formação logo no início e orientar ou direcionar os responsáveis que agirão sobre ele.

Por que a ontologia e a governança são importantes para um CFO de varejo?

A ontologia captura o que os números significam para o seu negócio e os mantém atualizados, para que uma resposta seja correta e não apenas precisa. A governança mantém cada valor rastreado, com permissões definidas e custos controlados. Juntas, elas tornam uma resposta segura para se tomar uma decisão.

Qual é a diferença entre o Genie e um painel de AI ou ferramenta de BI?

Um painel mostra o que os dados dizem. O Genie é um colaborador de AI inteligente em dados que ajuda você a agir com base neles, fundamentado em sua ontologia e governado de ponta a ponta, com uma pessoa tomando a decisão final.

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original