Big Data e Inteligência Artificial há tempos deixaram de ser ferramentas do futuro e já criam um abismo entre o sistema de análise analógico e o mercado
A
gestão de risco é considerada um dos pontos mais importantes da área de
finanças, seja para quem quer investir, seja para quem vai conceder
empréstimos. Para os analistas de crédito, o risco é questão fundamental que pode
determinar o sucesso ou não da operação. Então, qual é o segredo, qual a
receita para se fazer uma boa avaliação.
Para
os especialistas, não há um modelo pronto que se encaixe em toda e qualquer
situação. Portanto, essa avaliação deve ser feita caso a caso, considerando
inúmeras variáveis e com o cruzamento do maior número de dados possíveis. Esse
é o melhor caminho para se reduzir ao máximo as chances de inadimplência.
Logicamente,
toda empresa de crédito no mercado dispõe de processos de análise já estabelecidos,
mas muitas delas ainda estão na fase analógica, na qual a avaliação de uma
infinidade de informações depende de um profissional, um ser humano. Mesmo com
toda a experiência que possa ter acumulada, esse profissional, no mínimo,
gastaria um tempo precioso na execução do trabalho, sem contar a subjetividade
e as imprecisões na análise de, por exemplo, algumas centenas de fontes, desde
as oficiais até as de redes sociais.
“O
uso da tecnologia é o que tem feito a diferença na hora de avaliar um cliente,
pois a empresa passa ter uma visão real do potencial de cada cliente ou
fornecedor, se enfrentam algum tipo de dificuldade que comprometa sua liquidez
ou, no pior dos casos, que vá tornar essa empresa insolúvel no futuro próximo.
Com isso, é possível disponibilizar mais ou menos crédito, de acordo com cada
perfil, reduzir os juros e tornar o dinheiro mais acessível para expansões ou
aplicação em capital de giro, por exemplo, melhorando a produtividade de toda a
cadeia”, avalia Michel Varon, CEO do Vadu.
Há
também as empresas que já avançaram para processos automatizados, utilizando
ferramentas como Big Data e Inteligência Artificial, que tornam possível uma
análise de crédito completa de seu próprio banco de dados e o do cliente, assim
como diversas informações públicas e do mercado, cruzando as centenas de dados
disponíveis em poucos minutos, com segurança, assertividade e de acordo com
padrões pré-definidos pela companhia.
A
pandemia e o crédito
Um
dos reflexos da covid-19 no mercado foi o crescimento da inadimplência, cujos
altos índices acenderam um sinal de alerta no setor. Somente de março para
abril, houve alta de 5,1% no não pagamento de compromissos financeiros. Se
comparado com abril de 2020, o aumento foi de 5,8%, segundo dados da Boa Vista.
A
Serasa Experian estima que o total de brasileiros com contas em atraso tenha
chegado a 63 milhões em abril. Neste ano, 1,6 milhão de pessoas a mais deixaram
de pagar suas dívidas e acabaram sendo negativadas. Outra pesquisa mostra altas
consecutivas na inadimplência das empresas, já atingindo 5,9 milhões delas em
abril, com os negócios de menor porte liderando esse ranking, com 92,4%.
Por
esse motivo, houve um aumento na busca por serviços e tecnologia que permitam
uma análise mais apurada de riscos. O VADU, por exemplo, registrou um
crescimento na demanda de 600%, nos últimos 12 meses, graças ao uso de Big Data
e Inteligência Artificial.
Para
Rogério Castelo Branco, especialista no setor de crédito, conceder crédito
nesses tempos, independentemente da pandemia, transcende a maneira analógica de
análise de dados, com base no capital social. “O grande problema a ser
resolvido para a análise de crédito não é mais o passado e sim, cada vez mais,
o futuro da atividade do tomador de crédito. Não estamos falando se a atividade
ou o setor estarão bem ou mal posicionados, mas se ainda existirão. Esta é a
questão: o que existirá no futuro próximo que permita a criação e o crescimento
de determinada atividade.”
Com
essa visão de futuro, Rogério questiona, ainda, “por que a concessão de crédito
não teria direito à mesma e natural evolução, com a já referida inteligência
artificial, machine learning, algoritmos, Big Data, redes sociais e tantas
outras ferramentas que, em fração de tempo, podem gerar um resultado muito mais
efetivo ao parceiro financeiro, com mais opções e conhecimento para base de
decisão de assunção de risco, em detrimento das ferramentas que ainda usamos,
enferrujadas e desgastadas?”
O especialista conclui que a tendência é que o abismo entre os analistas de crédito que ainda trabalham de forma analógica, e o uso da tecnologia para decisões de crédito, cada vez mais com análises preditivas, diminua cada vez mais.
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