Janelas de 30 e 90 dias para priorizar contratos; montantes separados por moeda.
01 / Produto completo · Gestão contratual
ContractOps.
Como transformar contratos em decisões operacionais sem perder a origem, o contexto e a responsabilidade humana sobre cada dado?
O PROBLEMA
Documentos dispersos escondem prazos, valores e alterações. Uma extração isolada não basta: o dado precisa ser revisado e permanecer rastreável.
Do PDF à carteira que pode ser interrogada.
ContractOps organiza o ciclo de vida contratual. Automatiza a extração inicial de evidências com OCR e regras locais, preserva o documento original e exige confirmação humana antes de consolidar informações oficiais.
01 / INGESTÃODocumentoOriginal e histórico preservados.
02 / EXTRAÇÃOEvidênciaOCR e NLP determinísticos sugerem campos.
03 / REVISÃOValidaçãoUma pessoa confirma ou corrige os dados.
04 / ANÁLISEDecisãoCarteira, qualidade, prazos e aditivos.
Indicadores com definições que suportam perguntas difíceis.
A camada analítica calcula resultados sob demanda no PostgreSQL, dentro da organização do usuário. Cada consulta admite uma data de referência (as_of) e considera a versão contratual vigente nessa data.
Campos ou documentos ausentes e estados inconsistentes viram itens para conferência.
Diferença antes/depois em valor e prazo, restrita a alterações aplicadas.
EXEMPLO DE LEITURA · SEM DADOS DE CLIENTES01 / SINALVencimento em até 30 dias e cadastro pendente 02 / INTERPRETAÇÃOO prazo exige atenção, mas a informação ainda precisa de conferência. 03 / PRÓXIMA AÇÃORevisar a evidência e definir responsável antes da renovação.
Uma escolha de modelagem: um indicador de qualidade aponta algo a revisar; ele não substitui uma interpretação jurídica.
O que a equipe consegue enxergar.
- Quais contratos vencem em breve e exigem ação.
- Quais registros têm lacunas que diminuem a confiança da carteira.
- Como um aditivo aplicado mudou valor ou prazo em uma data específica.
- De qual documento e revisão veio um dado contestado.
Confiabilidade também é arquitetura.
O backend usa Python, FastAPI e PostgreSQL; tarefas assíncronas passam por Celery e RabbitMQ. A interface é construída com Next.js. Controles de organização e permissões limitam o acesso, enquanto versões, evidências e trilhas de auditoria sustentam a reconstrução da informação.
O processamento documental é determinístico. OCR e regras de NLP produzem sugestões sujeitas a erro, sobretudo em arquivos digitalizados de baixa qualidade. Por isso, a revisão humana faz parte do produto.
Estudo baseado na implementação do projeto. Resultados de uso, clientes e ganhos quantitativos não são apresentados sem medição pública verificável.
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