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Pagamentos em loop, financiamento de 95 milhões de dólares... usando tecnologia avançada de IA para resolver erros em faturas da cadeia de suprimentos
Empresa de tecnologia de pagamento na cadeia de suprimentos Loop Payments obtém com sucesso um investimento de Série C no valor de 95 milhões de dólares (aproximadamente 14,0486 trilhões de won coreanos). O capital de mercado está fluindo para a empresa, interpretado como uma confiança na sua tecnologia de análise de faturas de transporte complexas e documentos de frete usando IA para capturar erros de custo.
Este rodada de investimento foi liderada pela Baller Equity Partners e pelo fundo de IA Baller Aitrades, incluindo investidores institucionais como o parceiro de crescimento do JPMorgan. Loop Payments planeja usar os fundos obtidos para expandir suas funções de automação da cadeia de suprimentos e acelerar o recrutamento de pessoal.
Modelo de IA para reduzir erros em documentos da cadeia de suprimentos
O problema que Loop Payments busca resolver é relativamente claro. Quando as empresas fazem pedidos de mercadorias ou reservam espaço de transporte de contêineres com fornecedores, as faturas e documentos de transporte frequentemente contêm erros. Se esses erros não forem corrigidos a tempo, os custos logísticos aumentam desnecessariamente e o processo de liquidação se prolonga.
Para reduzir essa ineficiência, a empresa desenvolveu um conjunto de modelos de IA chamado “DUX”. Este sistema foi projetado para não apenas ler textos comuns, mas também interpretar informações estruturais de documentos, como posições de campos formatados e carimbos. Trata-se de uma abordagem que vai além do reconhecimento simples de caracteres, focando na compreensão do contexto real dos documentos da cadeia de suprimentos.
Após a digitalização de faturas e documentos, a IA organiza as informações em formatos padrão, relaciona pontos de dados interconectados para detectar sinais de anomalia, e posteriormente, um agente de IA verifica se há inconsistências de custo. A Loop Payments explica que, usando sua plataforma, a auditoria de custos de transporte, que normalmente leva semanas, pode ser concluída em 2 horas.
Da análise de documentos à automação de rastreamento e pagamento
O sistema não se limita a analisar faturas. Ele também consegue entender documentos como “Bill of Lading” (conhecimento de embarque), que confirma a carga carregada pela companhia marítima, e tabelas de tarifas que contêm várias bases de cálculo de frete. No local da cadeia de suprimentos, esses documentos estão dispersos em diferentes formatos, e a verificação manual é considerada um gargalo típico.
A Loop Payments também utiliza os dados de análise de documentos para oferecer funções de rastreamento de localização de mercadorias. As equipes da cadeia de suprimentos podem identificar antecipadamente possíveis gargalos que possam causar atrasos na entrega. A empresa afirma que, com os dados obtidos na plataforma, também é possível ajudar os clientes a negociar condições de frete mais favoráveis com os parceiros de transporte.
A automação de pagamentos é outra função central. Empresas globais frequentemente utilizam dezenas de transportadoras diferentes, com moedas de liquidação variadas. A Loop Payments explica que consegue automatizar grande parte desse processo de liquidação de faturas e também suporta negociações de descontos de transporte mediante pagamento antecipado.
Expansão do IA como ferramenta de redução de custos operacionais empresariais
O CEO da Baller, Antonio Grazias, comentou: “Loop Payments está transformando dados fragmentados e de difícil acesso em uma ‘inteligência’, contribuindo para melhorias nos custos, processos e capital operacional.”
Este financiamento indica que a IA está rapidamente evoluindo de uma simples ferramenta de reconhecimento de documentos para uma ferramenta prática de redução de custos operacionais das empresas. Especialmente em áreas como a cadeia de suprimentos, onde há muitos documentos e custos elevados por erros, a demanda por automação pode crescer ainda mais. Como a Loop Payments usará esses fundos para criar casos diversificados de automação na cadeia de suprimentos será um foco de atenção futura.
Observações do TP AI: O artigo foi resumido usando um modelo de linguagem baseado no TokenPost.ai. O conteúdo principal pode ter sido omitido ou estar em desacordo com os fatos.