Embat: a fintech espanhola que automatiza tesouraria com IA do Google Cloud

A Embat cresceu 300% em 2024 e hoje atende cerca de 300 clientes corporativos na Europa — entre eles Cabify, Wallapop, Playtomic e Fever. Fundada em 2021 por dois ex-executivos do JP Morgan, a fintech espanhola fez uma aposta clara: usar IA do Google Cloud para transformar a tesouraria corporativa, um setor que ainda vive preso ao Excel e a processos manuais.

O resultado? Equipes financeiras economizam até 75% do tempo gasto em tarefas manuais de tesouraria. Neste post, vamos entender como a Embat funciona, quais problemas resolve é o que podemos aprender com seu modelo para o contexto brasileiro e latino-americano.

Quem está por trás da Embat

A Embat foi fundada em Madri por Antonio Berga e Carlos Serrano, ambos vindos do JP Morgan, junto com o CTO Tomás Gil. A combinação de experiência em banking institucional com capacidade de engenharia é um padrão que temos visto em fintechs B2B de sucesso — fundadores que conhecem a dor do cliente porque já viveram do outro lado.

Em fevereiro de 2024, a empresa fechou uma Série A de EUR 14,7 milhões, liderada pela Creandum (uma das maiores Séries A da Espanha nos últimos anos), com participação da Samaipata, 4Founders Capital e Venture Friends. O total captado desde a fundação ultrapassa US$ 20 milhões.

Com essa rodada, a Embat expandiu para Alemanha e Reino Unido em 2025, sinalizando ambição pan-europeia. Em julho de 2025, a empresa foi selecionada para o Google for Startups Gemini Founders Forum — um programa exclusivo que aceitou apenas 53 startups de mais de 1.000 candidatas globais.

O problema: tesouraria corporativa ainda é manual

Antes de falar da solução, vale dimensionar o problema. Em empresas de médio porte, a tesouraria opera com:

• Planilhas de Excel para controle de caixa e previsões
• Acesso manual a múltiplos portais bancários para verificar saldos e movimentos
• Conciliação manual entre extrato bancário e lançamentos no ERP
• Relatórios estáticos que ficam desatualizados no momento em que são gerados

O resultado é previsível: erros, retrabalho, falta de visibilidade em tempo real e equipes financeiras que gastam a maior parte do tempo em tarefas operacionais em vez de análise estratégica.

Como a Embat resolve: três pilares

A plataforma da Embat ataca o problema em três frentes simultâneas:

1. Automação de tesouraria

A Embat se conecta diretamente aos bancos da empresa e consolida todos os saldos e movimentos em uma interface única, em tempo real. Isso elimina o acesso manual a múltiplos portais bancários — uma tarefa que, em empresas com 5 a 10 contas, pode consumir horas por dia.

• Visibilidade centralizada: todos os saldos, em todos os bancos, atualizados automaticamente
• Previsão de caixa: modelos que projetam a posição de caixa com base em padrões históricos e movimentos programados
• Alertas inteligentes: notificações sobre variações atípicas, saldos baixos ou movimentos não esperados

2. Contabilidade automatizada

Aqui entra a IA do Google Cloud. Usando o Vertex AI, a Embat automatiza a contabilização de transações bancárias — o sistema aprende os padrões de classificação contábil da empresa e aplica as regras automaticamente.

No caso da Wallapop, por exemplo, a Embat automatizou a contabilização de cobranças vindas de plataformas de pagamento, que antes eram processadas manualmente. A equipe financeira agora tem visibilidade fácil das transações bancárias, e o tempo dedicado a tarefas operacionais foi reduzido significativamente.

A parceria com o Google Cloud vai além do Vertex AI. A Embat usa a infraestrutura do Google para:

• Processamento de linguagem natural: interpretação de descrições de transações bancárias
• Modelos de matching: correspondência inteligente entre movimentos bancários e lançamentos no ERP
• Escalabilidade: capacidade de processar milhões de transações sem degradação de performance

3. Automação de pagamentos

A terceira frente é a automação do ciclo de pagamentos — desde a criação de ordens de pagamento até a execução e conciliação posterior. A Embat permite que empresas centralizem pagamentos a fornecedores, folha de pagamento e outros compromissos em uma única plataforma, com aprovações configuráveis e trilha de auditoria.

Caso real: Wallapop

A Wallapop, marketplace de compra e venda de produtos de segunda mão sediado em Barcelona, enfrentava um problema comum em empresas de rápido crescimento: processos manuais de tesouraria que não acompanhavam a escala do negócio.

Antes da Embat, a equipe financeira lidava com:

• Falta de visibilidade sobre a posição de caixa em tempo real
• Contabilização manual de cobranças de plataformas de pagamento
• Conciliação manual entre extratos bancários e o ERP (Oracle NetSuite)

Com a implementação da Embat, a Wallapop conseguiu:

• Sincronização em tempo real entre dados bancários e o Oracle NetSuite
• Automação da contabilização de cobranças de plataformas de pagamento
• Consolidação de caixa em uma visão única de todas as contas
• Redução significativa do trabalho manual, permitindo que a equipe se concentre em planejamento e crescimento

O que a Embat representa para o mercado latino-americano

A Embat é europeia, mas o problema que ela resolve é universal. No Brasil e na América Latina, a realidade da tesouraria corporativa é ainda mais desafiadora:

• Múltiplos bancos com APIs e formatos diferentes
• Complexidade tributária que torna a classificação contábil mais difícil
• Câmbio e regulação que adicionam camadas de complexidade à gestão de caixa
• Conciliação com notas fiscais — uma necessidade específica que não existe na Europa

A boa notícia é que o modelo da Embat — conectar bancos, automatizar contabilização com IA e oferecer visibilidade em tempo real — é exatamente o que empresas brasileiras precisam. Já existem iniciativas nessa direção no Brasil (incluindo o trabalho que nós fazemos na Kobana com conciliação e cobrança), mas o mercado ainda tem muito espaço para evolução.

Alguns aprendizados que podemos extrair do caso Embat:

• IA aplicada ao matching contábil funciona: a combinação de regras com aprendizado de máquina para classificação automática de transações é uma abordagem validada
• Integração bancária em tempo real é o alicerce: sem dados frescos, qualquer automação perde valor
• O ERP precisa estar no centro: a integração com Oracle NetSuite, SAP e outros ERPs não é opcional — é o que torna a automação útil de verdade

Google Cloud como vantagem competitiva

A escolha do Google Cloud como parceiro tecnológico não foi acidental. O Vertex AI oferece:

• Modelos pré-treinados que podem ser fine-tuned com dados específicos do cliente
• Infraestrutura escalável para processar grandes volumes de transações
• Ferramentas de MLOps para monitorar e melhorar modelos em produção
• Compliance e segurança compatíveis com requisitos financeiros europeus

A seleção da Embat para o Google for Startups Gemini Founders Forum reforça a aposta do Google na empresa como referência em IA aplicada a finanças. Não é apenas um cliente — é um caso de vitrine.

Números que importam

Ações práticas

1. Meça o tempo da sua equipe em tarefas operacionais de tesouraria: cronômetro literal. Quantas horas por semana são gastas consultando saldos bancários, conciliando transações e classificando lançamentos? Esse número é seu business case para automação.
2. Avalie a maturidade das suas integrações bancárias: você ainda acessa portais manualmente? Usa arquivos CNAB/FEBRABAN em batch? Ou já tem APIs conectadas em tempo real? A resposta define por onde começar.
3. Teste matching contábil com IA em um escopo limitado: escolha uma conta bancária ou um tipo de transação e aplique um piloto de classificação automática. Meça a precisão e o tempo economizado antes de expandir.
4. Considere o ERP como ponto de partida: qualquer automação de tesouraria que não se integre ao ERP cria uma ilha de dados. Comece mapeando as APIs disponíveis no seu sistema contábil.