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The Problem 📊

No mercado financeiro das pequenas e médias empresas (PMEs), um dos desafios mais significativos é a complexidade e a falta de clareza na gestão financeira. Muitos empresários carecem de ferramentas adequadas para entender e gerenciar seu fluxo de caixa, prever crises de liquidez, e tomar decisões estratégicas. Isso leva a uma má gestão financeira, perda de oportunidades e, em muitos casos, ao fracasso empresarial devido a decisões financeiras mal informadas.

Our Solution 💡

GenUI transforma a gestão financeira de PMEs, atuando como um CFO digital que utiliza inteligência artificial para fornecer análises financeiras automatizadas e insights estratégicos em tempo real. Ao coletar e integrar dados financeiros de múltiplas fontes, o GenUI facilita o controle financeiro, melhora a previsão de fluxo de caixa, e ajuda as empresas a identificar e aproveitar oportunidades de crescimento.

How It Works

1. Data Collection: GenUI integra dados financeiros de múltiplas fontes bancárias e de contabilidade usando um backend de simulação de open finance.
2. AI-Driven Analysis: Modelos de machine learning processam os dados coletados para prever riscos de inadimplência, antecipar pagamentos vantajosos, e projetar o fluxo de caixa futuro.
3. Orchestrator (CFO Digital): O orquestrador central, ou CFO digital, agrega os insights dos modelos de IA e os integra com dados externos de mercado para gerar recomendações financeiras personalizadas.
4. User Interface (Generative UI): A interface adaptativa da GenUI se ajusta às necessidades específicas de cada tipo de negócio, oferecendo uma experiência de usuário personalizada com insights acionáveis e recomendações estratégicas.

Advantages of GenUI

• Real-Time Financial Insights: GenUI fornece análises financeiras e previsões de fluxo de caixa em tempo real, permitindo que os empresários tomem decisões rápidas e informadas.
• Automated Financial Management: A plataforma automatiza processos complexos de gestão financeira, reduzindo a necessidade de intervenção manual e minimizando o risco de erros.
• Personalized Experience: A interface generativa adaptativa se ajusta dinamicamente para fornecer informações e insights relevantes para cada tipo de negócio, desde restaurantes até clínicas médicas.
• AI-Powered Predictions: GenUI utiliza algoritmos de IA para prever riscos financeiros e identificar oportunidades de otimização de fluxo de caixa, melhorando a saúde financeira geral do negócio.

Ao alinhar os interesses das PMEs com uma solução de gestão financeira eficiente e personalizada, GenUI aborda uma dor crítica no mercado financeiro. Nossa solução restaura a confiança na gestão financeira, permitindo que empresários tomem decisões baseadas em dados concretos e estratégicos.

Roadmap 🗺️

Nossa visão para o GenUI é ambiciosa e estamos comprometidos com a melhoria contínua e expansão da plataforma. Aqui está o que planejamos para o futuro do GenUI:

Short Term Goals

• Adicionar Novos Algoritmos de Machine Learning: Desenvolver e integrar novos algoritmos de machine learning para fornecer informações financeiras ainda mais valiosas e precisas para os usuários, ajudando-os a tomar decisões estratégicas mais informadas.
• User Feedback Incorporation: Recolher e integrar feedback dos usuários para ajustar a interface e a experiência do usuário, tornando o GenUI ainda mais intuitivo e acessível para PMEs de diferentes setores.

Mid Term Goals

• Expand Data Integration: Melhorar a integração com outras plataformas financeiras e de contabilidade para expandir o alcance dos dados coletados, garantindo uma visão financeira mais abrangente para os usuários.
• Análise de Mercado Mais Robusta: Introduzir múltiplos agentes de análise que avaliem o cenário macroeconômico, tendências de mercado, e riscos externos, oferecendo uma visão ainda mais completa e estratégica para as PMEs.

Long Term Goals

• Integration with External Financial Ecosystems: Expandir as capacidades de integração para incluir parcerias com bancos e outras instituições financeiras, permitindo que o GenUI ofereça uma gama mais ampla de serviços financeiros.
• Global Expansion: Após estabelecer uma base sólida no Brasil, pretendemos expandir o GenUI para outros mercados com desafios financeiros similares, adaptando nossa solução para atender às necessidades locais e regulamentos.
• Se Consolidar como um Hub de Gestão Financeira para PMEs no Brasil: Tornar-se o principal ponto de referência para a gestão financeira de PMEs no Brasil, oferecendo uma plataforma completa que abrange todas as necessidades financeiras de uma empresa em crescimento.

Seguindo este roadmap, o GenUI continuará a fortalecer a gestão financeira das PMEs, capacitando os empresários a tomar decisões informadas e seguras.

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Este README atualizado reflete os objetivos ajustados para o curto, médio e longo prazo, destacando como o GenUI planeja evoluir e expandir para melhor atender seus usuários e se consolidar como líder no mercado de gestão financeira para PMEs.

Estrutura de Pastas

Abaixo está a descrição da estrutura de pastas do projeto para o componente backend, que é responsável por simular a camada de integração com serviços bancários, orquestrar insights e realizar scrapping de dados externos.

docs/

• Explicação da Solução.md: Este documento detalha toda a solução e os componentes desenvolvidos. Para uma visão mais aprofundada sobre a arquitetura, componentes, e decisões de design, consulte este arquivo.

backend/app/

Este diretório é o núcleo da aplicação backend e simula a camada de integração com os serviços bancários. Ele contém:

• database/: Contém os datasets fornecidos para o evento. Esses datasets são utilizados para simular o armazenamento de dados bancários e informações associadas.

• routers/: Armazena as rotas da aplicação, que simulam o acesso aos dados em serviços externos. Aqui estão implementadas as diferentes endpoints que interagem com os datasets do diretório database/.

data/

Este diretório armazena os arquivos relacionados à camada de orquestração dos insights e outras funções auxiliares:

• insight_generators/: Contém os componentes responsáveis pela utilização de Machine Learning (ML) para gerar insights importantes. Aqui, os dados são processados e analisados para gerar informações valiosas para os usuários.

• scrapper/: Inclui scripts que viabilizam a hipótese de consulta a fontes externas para análise de insumos. Este componente é essencial para enriquecer as análises de mercado e insumos que integram os insights gerados.

• insights.json: Simula o banco de dados de insights, armazenando as informações geradas especificamente para cada usuário.

frontend/src/

O diretório src contém todos os arquivos relacionados à interface do usuário e a lógica do frontend. Abaixo estão os detalhes de cada subdiretório:

• assets/: Contém as imagens utilizadas no produto. Essas imagens são utilizadas para a composição visual da interface, garantindo uma apresentação consistente e de alta qualidade.

• components/: Este diretório armazena as duas principais estruturas de interface disponíveis no produto. Os componentes são construídos para oferecer flexibilidade nas interações e manter uma experiência de usuário coesa.

  • Content/: Contém a primeira estrutura de interface, voltada para a apresentação principal de conteúdos.
  • Content2/: Contém a segunda estrutura de interface, que oferece uma variação na apresentação do conteúdo.
  • Sidebar/: A Sidebar é um componente comum às duas interfaces, garantindo a consistência na navegação e assegurando que a dinamicidade das interfaces não interfira negativamente na usabilidade.

• pages/Home/: Armazena os componentes da página inicial, incluindo o index.js e os estilos relacionados.

• routes/: Contém as definições das rotas utilizadas na aplicação, gerenciando a navegação entre diferentes páginas e componentes.

• styles/: Contém os arquivos de estilos globais utilizados na aplicação, assegurando uma aparência uniforme em todas as interfaces.