Hoje em dia, a análise correta do risco de crédito assume uma importância cada vez maior no estabelecimento de acordos comerciais seguros e fiáveis. Num contexto de fortes variações económicas, as organizações devem incluir na sua agenda estratégias preditivas para se conseguirem antecipar a eventuais perdas de liquidez, com o objetivo de tomar decisões comerciais eficazes, ter um percurso de crescimento e otimizar os seus recursos.
Neste sentido, a inovação tecnológica aplicada ao conceito de Business Intelligence proporciona uma série de soluções que são de grande utilidade para as empresas que querem reduzir o risco financeiro associado à atribuição de créditos. Passo a indicar algumas recomendações e tendências que conduzem a esse propósito:
1. Tecnologia Big Data e digitalização
De acordo com estudos do Fundo Monetário Internacional (FMI), o aumento do risco associado à atribuição de créditos a empresas insolventes e com pouca capacidade de pagamento aponta para maiores probabilidades de uma crise económica grave. Nesse sentido, a morosidade não só tem impacto nos negócios – ao não receber atempadamente o pagamento acordado, aumentam os encargos financeiros, o que provoca perda de capital, restringe projeções e a capacidade de inovar – como também afeta os processos macroeconómicos de cada país.
A maioria das empresas faz uma gestão de risco de crédito manual, artesanal até, o que as leva a investir demasiado tempo e recursos na identificação das contas financeiras dos clientes e no seu desenvolvimento.
No entanto, a digitalização e o Big Data são alternativas eficazes para contornar esta situação. E porquê? A enorme quantidade de dados que as organizações recolhem acerca dos seus clientes – informação sobre contas anuais, evolução nos pagamentos e incumprimentos, o tempo que tardam a cancelar uma fatura, o seu comportamento no pagamento de impostos, entre outras variáveis – pode resultar em vantagens competitivas se esses dados forem corretamente administrados e processados.
2. Implementar ferramentas de Inteligência Artificial e machine learning
A Inteligência Artificial é fundamental no que diz respeito à interpretação dos dados devido ao facto de, graças à integração de algoritmos de machine learning e à aplicação de análises preditivas, se poderem estabelecer parâmetros para detetar padrões que permitam saber quais são os potenciais clientes que incorrerão em morosidade ou incumprimento. Quando uma empresa implementa um modelo de machine learning, as ferramentas são atualizadas sem intervenção humana, já que estão a “aprender” constantemente em consonância com os dados que vão compilando.
3. Reduzir custos através de plataformas cloud e modelos SaaS
O termo cloud refere-se à prestação de serviços de negócio e tecnologia, aos quais se tem acesso através da Internet e se fornecem num modelo de outsourcing. Por outro lado, o SaaS ou Software as a Service permite aos utilizadores aceder a aplicações e software alojadas na cloud através de um modelo de subscrição à medida.
As empresas que adquirem estas soluções no âmbito da gestão do risco de crédito e demais processos financeiros internos beneficiam de melhorias que se traduzem nos seguintes benefícios:
- Ganho em eficiência e agilidade de tarefas, graças à automatização
- Incremento nas vendas a crédito de forma segura
- Diminuição da morosidade do pagamento, melhorando a sua liquidez
- Acesso total à informação a partir de qualquer dispositivo (tecnologia cloud)
A assimilação destes recursos requer a sincronização dos processos internos da empresa com plataformas preditivas e automatizadas, fomentando assim os standards de qualidade da venda a crédito. Isto quer dizer que, para fazer um melhor aproveitamento destas ferramentas, deve haver um forte compromisso por parte da empresa no que se refere à implementação de soluções e métodos de automatização e inovação
