A gestão de risco de crédito é um desafio para as entidades, sejam elas bancos ou qualquer outro tipo de organização. O perfil de risco de cada cliente é diferente e são inúmeros os dados e parâmetros que influenciam na sua determinação. É por isso que muitas organizações estão cada vez mais a utilizar Inteligência Artificial (IA) para gerir o risco de crédito do negócio.
Este é um assunto amplamente estudado com importante aplicação prática. Seu objetivo é agilizar a gestão de riscos e fazer previsões melhores, mais confiáveis e seguras, graças a esses métodos. Desta forma, as perdas derivadas de avaliações de risco imprecisas ou modelos ineficientes são reduzidas. Além disso, as empresas podem saber, por exemplo, o risco que correm de incumprimento de pagamentos por parte dos clientes.
Como é que a Inteligência Artificial influência a gestão de risco de crédito?
Além de contribuir para a redução do risco na concessão do crédito, a Inteligência Artificial também pode auxiliar na deteção de fraudes e na prevenção de incumprimento em empresas comuns. Por isso, as ferramentas de tecnologia que utilizam recursos de IA podem obter economias próximas a 20%.
A aplicação dessas novas tecnologias num modelo de negócios orientados por dados pode reduzir muito o capital em risco. É por isso que já existem muitos departamentos financeiros de inúmeras entidades que utilizam este tipo de ferramentas de análise.
O fato é que quanto mais tempo leva para adotar modelos de Machine Learning para avaliação de crédito maior o risco e, previsivelmente, maiores serão as perdas. Para fazer isso, as entidades devem se equipar com as ferramentas de análise necessárias para lidar com grandes volumes de dados e fazer previsões de forma ágil.
Graças a esses avanços tecnológicos, podemos aprender com conjuntos de dados complexos e nos tornar cada vez mais precisos nas nossas previsões. Parte do meio empresarial e financeiro já conhece estas vantagens e isto se traduz num aumento da utilização dos recursos tecnológicos disponíveis, aliás, desde 2017, o número de organizações que os utilizam mais do que duplicou e cerca de 40% das empresas no setor financeiro já os aplicam ao cálculo e gestão do risco de crédito.
As vantagens do Machine Learning na gestão de risco de crédito
Suas vantagens não estão apenas na redução de perdas por melhores previsões, mas também traz benefícios relacionados às áreas de perfil de risco, sejam de clientes pessoa física ou jurídica. Soma-se a isso a economia em custos operacionais e recursos que devem ser alocados para cobrir possíveis incumprimentos.
Enquanto as técnicas convencionais aumentam a previsibilidade entre 50% e 60%, as técnicas de Machine Learning fornecem níveis de até 90%.
Não obstante, apesar da expansão de seu uso, hoje as pequenas empresas que utilizam essas técnicas ainda são minoria, embora seja verdade que cada vez mais estejam começando a implementá-las pelos benefícios que apresentam.
Porém, quem mais utiliza esse tipo de técnicas analíticas avançadas são as grandes empresas, de modo que o restante do meio produtivo ainda deve dar um salto quantitativo nos próximos anos.
Em suma, entidades de qualquer setor que estejam adquirindo essas metodologias de gestão de risco de crédito e com foco na tão necessária transformação digital irão observar um crescimento nas vendas, terão melhor gestão de portfólio, automatizarão seus processos e melhorarão a gestão de cobrança, o que se refletirá na otimização de seus índices financeiros e comerciais.
