Logalty (Espanha): 80% dos lançamentos contábeis automatizados com Embat

A Logalty, empresa espanhola de legaltech especializada em assinatura digital e compliance regulatório, alcançou 80% de automação nos lançamentos contábeis e 98% de automação na reconciliação bancária após implementar a plataforma Embat. Com mais de 15 bancos parceiros, 30 produtos financeiros e 15.000+ transações processadas recentemente, a empresa transformou uma operação financeira fragmentada e manual em um sistema integrado e inteligente. Este é um caso que demonstra como empresas de serviços de médio porte podem dar saltos de eficiência com a tecnologia certa.

Neste post, vamos detalhar a jornada da Logalty, as tecnologias envolvidas e o que empresas brasileiras de perfil similar podem extrair dessa experiência.

O perfil da Logalty: complexidade escondida

A Logalty não é uma empresa que, à primeira vista, parece ter uma operação financeira complexa. Com 100 a 200 funcionários e sede em Madri, ela é uma empresa de serviços de tecnologia — não uma multinacional industrial com supply chains globais.

Mas a complexidade estava nos detalhes. Como provedora de serviços de assinatura digital e compliance para grandes empresas e instituições financeiras, a Logalty opera com mais de 15 bancos parceiros e gerencia 30 produtos financeiros diferentes. Cada banco tem seus próprios formatos de extrato, estruturas de dados e regras de conciliação. Cada produto financeiro gera fluxos de caixa com características distintas.

Essa multiplicidade criava três problemas concretos para a equipe financeira.

Reconciliação bancária fragmentada. Com 15+ bancos, a equipe precisava acessar múltiplos portais bancários, baixar extratos em formatos diferentes, normalizar os dados e realizar o matching manualmente. O tempo dedicado a essa tarefa era desproporcional ao valor gerado.

Lançamentos contábeis manuais e repetitivos. Cada transação bancária precisava ser classificada, codificada e lançada no ERP (Openbravo) manualmente. Com milhares de transações por mês, a equipe passava grande parte do tempo em atividades puramente operacionais.

Previsão de caixa baseada em intuição. Sem integração entre dados bancários e contábeis em tempo real, o forecasting de caixa era feito manualmente, com base em estimativas e dados defasados. A visibilidade sobre a posição de liquidez era limitada e atrasada.

A implementação do Embat: regras inteligentes e integração ERP

A Embat é uma plataforma espanhola de gestão de tesouraria que combina automação contábil, reconciliação bancária e previsão de caixa com IA. A implementação na Logalty envolveu três componentes principais.

1. Regras contábeis automatizadas. Foram criadas 52 regras customizadas para cobrir as operações da Logalty. Essas regras determinam como cada tipo de transação deve ser classificada, codificada e lançada contabilmente. Uma transferência recebida de um cliente específico, por exemplo, é automaticamente associada à fatura correspondente, codificada com a conta contábil correta e lançada no ERP sem intervenção humana.

As regras cobrem quatro categorias operacionais:

• Matching de faturas — associação automática de pagamentos recebidos às faturas em aberto
• Reconciliação de pagamentos e cobranças — conciliação automática entre extratos bancários e registros internos
• Geração automática de lançamentos contábeis — criação de journal entries com base em regras predefinidas
• Tratamento de exceções — identificação e roteamento de transações que não se encaixam nas regras existentes

2. Integração nativa com o ERP Openbravo. Um aspecto decisivo da implementação foi a integração direta com o Openbravo, o ERP utilizado pela Logalty. Essa integração garantiu que os lançamentos automatizados fluíssem diretamente para a contabilidade sem necessidade de exportação/importação de dados ou intervenções manuais. A equipe não precisou mudar seus processos existentes — a automação se sobrepôs à estrutura já em uso.

3. Gestão centralizada de tesouraria. Todos os 15+ bancos passaram a ser geridos a partir de uma interface única. Em vez de acessar múltiplos portais bancários, a equipe financeira visualiza posições, transações e saldos de todos os bancos em um único painel. Isso eliminou o trabalho de consolidação manual e forneceu visibilidade em tempo real sobre a posição de caixa.

Os resultados em detalhe

Os números da Logalty contam uma história de transformação em múltiplas dimensões.

80% dos lançamentos contábeis automatizados. Quatro em cada cinco transações são classificadas, codificadas e lançadas automaticamente, sem toque humano. A equipe financeira intervém apenas nos 20% de casos que representam exceções ou situações novas. À medida que novas regras são criadas para cobrir essas exceções, a taxa de automação tende a subir.

98% da reconciliação bancária automatizada. O matching inteligente de transações alcançou uma taxa de sucesso de 98%, com uma queda substancial nos erros de reconciliação. Apenas 2% das transações exigem investigação e conciliação manual — tipicamente transações com valores ou descrições atípicas que não se encaixam nos padrões estabelecidos.

15.000+ transações processadas com menor esforço operacional. O volume de transações não apenas se manteve, mas cresceu — enquanto o esforço operacional caiu. A equipe passou a processar mais transações com menos horas de trabalho, liberando capacidade para atividades estratégicas.

Forecasting automatizado e confiável. A previsão de caixa evoluiu de uma tarefa manual e imprecisa para uma função automatizada baseada em dados históricos reais. Com a integração de dados bancários e contábeis em tempo real, o sistema gera projeções de liquidez que suportam decisões de planejamento financeiro com maior confiança.

Carlos Echalecu, CFO da Logalty, resumiu: "O Embat permitiu que nossa equipe se concentrasse em tarefas estratégicas. Sua flexibilidade e roadmap claro de produto, alinhado às nossas necessidades, foram determinantes."

O modelo de 52 regras: escalabilidade progressiva

Um dos aspectos mais instrutivos do caso da Logalty é a abordagem de 52 regras customizadas. Esse modelo merece atenção porque demonstra como a automação contábil funciona na prática.

Cada regra é essencialmente uma instrução condicional: "Se a transação tem estas características (banco de origem, valor, descrição, contrapartida), então classifique assim, lance nesta conta contábil e associe a esta entidade." As regras começam cobrindo os padrões mais frequentes e vão sendo expandidas à medida que novos padrões são identificados.

Na prática, o processo funciona assim:

• Semana 1-4: As primeiras 15-20 regras são criadas, cobrindo os tipos de transações mais comuns (recebimentos de clientes principais, pagamentos de fornecedores recorrentes, transferências entre contas)
• Mês 2-3: Mais 15-20 regras são adicionadas para cobrir padrões menos frequentes (impostos, tarifas bancárias, movimentações atípicas)
• Mês 4+: As últimas 10-15 regras tratam de exceções e casos de borda identificados durante a operação

Esse modelo de implementação progressiva é replicável e tem uma vantagem importante: cada nova regra reduz imediatamente o volume de trabalho manual, gerando resultados incrementais visíveis para a equipe e a gestão.

Por que esse caso é relevante para o Brasil

A Logalty tem um perfil que se assemelha a muitas empresas brasileiras de serviços: porte médio, múltiplos bancos, alta complexidade relativa ao tamanho da equipe financeira. Alguns paralelos são diretos.

Múltiplos bancos. No Brasil, é comum empresas de médio porte operarem com 3 a 8 bancos simultaneamente, cada um com seus formatos de extrato e portais. A dor de consolidar dados bancários manualmente é idêntica à que a Logalty enfrentava.

ERP com funcionalidades limitadas. Assim como o Openbravo, muitos ERPs utilizados por empresas brasileiras (TOTVS Protheus, Omie, Bling, Conta Azul) têm funcionalidades de reconciliação e automação contábil limitadas. A integração com uma plataforma especializada como a Embat — ou equivalentes brasileiros — pode preencher essas lacunas sem necessidade de trocar o ERP.

Equipes financeiras sobrecarregadas. Em empresas de 100 a 500 funcionários, a equipe financeira tipicamente tem 2 a 5 pessoas que acumulam funções de contabilidade, tesouraria, fiscal e controladoria. Qualquer ganho de eficiência tem impacto desproporcional nesse contexto.

Complexidade fiscal como diferencial. A complexidade tributária brasileira (ICMS, ISS, PIS, COFINS, IRRF, CSLL, INSS) adiciona uma camada de classificação contábil que a Logalty não enfrentava. Isso significa que, no Brasil, a automação de lançamentos contábeis pode gerar ganhos ainda maiores, desde que as regras incorporem a lógica fiscal correta.

Ações práticas para implementar

Se a sua empresa enfrenta desafios semelhantes aos da Logalty, aqui estão os passos concretos para iniciar.

1. Mapeie seus padrões de transações. Analise os extratos bancários dos últimos 3 meses e identifique os 20 tipos de transações mais frequentes. Essas serão as primeiras regras de automação. Em muitas empresas, os 20 padrões mais comuns representam 70-80% do volume total de transações.
2. Avalie a integração bancária. Verifique se a plataforma que você está considerando suporta integração direta com os seus bancos (via APIs bancárias ou Open Finance). No Brasil, o Open Finance está expandindo as possibilidades de integração bancária automatizada, embora a maturidade varie por instituição.
3. Comece pela reconciliação, não pela contabilidade. A reconciliação bancária é o processo mais padronizado e com maior taxa de sucesso na automação. Automatize a reconciliação primeiro, depois use os padrões identificados para criar regras de lançamento contábil automático.
4. Envolva o contador desde o início. As regras de classificação contábil precisam ser definidas por quem entende a estrutura de contas e a legislação fiscal. Envolva o contador ou controller na definição das regras desde o primeiro momento, para evitar lançamentos incorretos que geram retrabalho.
5. Meça o antes e depois. Registre quantas horas por mês a equipe gasta em reconciliação e lançamentos manuais antes da implementação. Após 90 dias, compare com o novo cenário. O caso da Logalty mostra que reduções de 70-80% no tempo dedicado a essas atividades são realistas.