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Assistente Financeiro MPME - Data & GenAI

1. Introdução

Este projeto foi desenvolvido com foco na redução do risco de insolvência e no aumento da eficiência operacional de Micro, Pequenas e Médias Empresas (MPMEs). O cenário para o empreendedor brasileiro, especialmente na região Nordeste, é marcado por alta volatilidade econômica e escassez de financiamento barato. Nossa missão é fornecer ferramentas técnicas que ajudem a empresa a utilizar financiamento interno através da gestão otimizada do capital de giro, evitando a dependência de empréstimos bancários onerosos que corroem a lucratividade.

Visão Geral do Painel

2. Diagnóstico e Checklist de Gestão

O Ciclo de Conversão de Caixa (CCC)

O Ciclo de Conversão de Caixa (CCC) mensura o tempo necessário para que o investimento em estoque retorne como dinheiro no caixa. Evidências científicas nos países dos BRICS, incluindo o Brasil, mostram uma associação inversa entre o CCC e o desempenho da firma: quanto mais longo o ciclo, menor a lucratividade (ROA/ROE). Um CCC excessivo pode levar ao "Efeito Tesoura", onde a empresa quebra por falta de liquidez, apesar de possuir lucro contábil.

Checklist de Segunda-feira (Base SEBRAE)

Para manter o controle rigoroso da liquidez, o dono da MPME deve seguir estes 5 passos fundamentais no início da semana:

  1. Conciliação de Saldos e Caixa Diário: Registro de todas as entradas e saídas para saber o saldo real disponível para uso imediato.
  2. Revisão do Contas a Receber: Identificação de faturas a vencer para agilizar a cobrança e reduzir o prazo médio de recebimento.
  3. Programação do Contas a Pagar: Registro de previsões de pagamento para evitar juros e multas por atraso.
  4. Auditoria de Giro de Estoque: Identificação de estoque parado, que imobiliza recursos e prejudica o ciclo financeiro.
  5. Atualização da Projeção de Fluxo de Caixa: Projeção de receitas e despesas futuras para antecipar necessidades de capital.

3. Automação com Python

Este script em Python/Pandas automatiza o cálculo do CCC, fornecendo um alerta crítico para a gestão de risco.

Código Python

import pandas as pd

# Simulação de dados financeiros extraídos de controles internos
data = {
    'Empresa': ['MPME Nordeste'],
    'estoque_medio': [50000.00],    # Valor médio em estoque
    'cmv_anual': [200000.00],       # Custo da Mercadoria Vendida anual
    'recebiveis_medios': [60000.00], # Contas a receber de clientes
    'vendas_anuais': [350000.00],    # Faturamento líquido total
    'fornecedores_medios': [30000.00], # Saldo médio de contas a pagar
    'compras_anuais': [180000.00]    # Total de compras no período
}

df = pd.DataFrame(data)

def calcular_ccc(row):
    # Prazo Médio de Estoque (PME)
    pme = (row['estoque_medio'] / row['cmv_anual']) * 360
    # Prazo Médio de Recebimento (PMR)
    pmr = (row['recebiveis_medios'] / row['vendas_anuais']) * 360
    # Prazo Médio de Pagamento (PMP)
    pmp = (row['fornecedores_medios'] / row['compras_anuais']) * 360
    
    # Ciclo de Conversão de Caixa (CCC)
    ccc = pme + pmr - pmp
    return round(ccc, 2)

df['CCC_Dias'] = df.apply(calcular_ccc, axis=1)
ccc_atual = df['CCC_Dias'].iloc[0]

print(f"Diagnóstico: O Ciclo de Conversão de Caixa atual é de {ccc_atual} dias.")

# Alerta de Insolvência
if ccc_atual > 90:
    print("-" * 40)
    print("!!! ALERTA: RISCO DE INSOLVÊNCIA !!!")
    print("Sugestão: Aumente o giro de estoque ou reduza prazos de recebimento.")
    print("-" * 40)
else:
    print("Liquidez operacional dentro dos parâmetros de segurança.")

4. Estrutura de Dados SQL

Estrutura de tabela em conformidade com a norma NBC TG 1000 (Seção 7), garantindo a classificação tripartite exigida para demonstrações contábeis de PMEs.

-- Criação da tabela de Fluxo de Caixa baseada na NBC TG 1000
CREATE TABLE fluxo_caixa (
    id_movimentacao INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    data_evento DATE NOT NULL, -- Data do fato de caixa
    descricao TEXT NOT NULL, -- Detalhamento da transação
    valor DECIMAL(15, 2) NOT NULL, -- Entrada ou Saída
    
    -- Classificação conforme NBC TG 1000 (Seção 7)
    -- OPERACIONAL: Atividades geradoras de receita
    -- INVESTIMENTO: Aquisição/Alienação de ativos de longo prazo
    -- FINANCIAMENTO: Empréstimos e alterações no PL
    tipo_atividade VARCHAR(20) CHECK (tipo_atividade IN ('OPERACIONAL', 'INVESTIMENTO', 'FINANCIAMENTO')),
    
    natureza VARCHAR(10) CHECK (natureza IN ('ENTRADA', 'SAIDA')),
    status_conciliacao BOOLEAN DEFAULT FALSE, -- Apoio à conciliação SEBRAE
    conta_origem VARCHAR(50)
);

Materiais Complementares

📄 Acesse o PDF de Contexto do Agente

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Assistente inteligente para análise de risco de crédito e fluxo de caixa para pequenas empresas, utilizando NotebookLM e Python.

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