Estamos na era das novas criações e diferentes tecnologias, a exemplo do open finance, machine learning e IA. Diante das inovações é possível que as instituições possuam dúvidas sobre como incorporar cada uma delas à rotina para obter os benefícios que oferecem. Seguindo o mesmo raciocínio, é possível que a recuperação de crédito e todo o processo vivido seja favorecido com a tecnologia que traz vantagens a curto e longo prazo.
Nenhuma tecnologia funciona sem que seja direcionada para uma finalidade específica e um problema. É atestado que o conceito “a tecnologia que busca o mercado” não fornece resultados vantajosos para grandes instituições e startups. Sendo assim, as criações devem ser alinhadas às metas dos negócios para que solucionem os problemas.
Uma das preocupações do profissional voltado para a realização de recuperação de crédito costuma ser o aumento da concessão sem que haja mudança no perfil de risco do portfólio. Essa cautela pode ser levantada pelos especialistas que atuam em Fintecs, FDIC e dentro de uma instituição de grande porte oferecendo crédito aos consumidores.
Além de ser uma das dúvidas deste profissional é uma questão levantada pelo mercado. De acordo com um levantamento realizado em 2002, o Relatório de Economia Bancária do Banco Central, cerca de 56% dos valores do spread eram formados por inadimplência (30%). Outros 26% eram de despesas administrativas.
Além disso, diante das mudanças econômicas, o crescimendo da inflação, dos juros altos e a inadimplência, pôde-se observar um crescimento dos casos de recuperação judicial, conforme comprovou o Serasa.
O crescimento dos pedidos foi de 56%, para o estado do Rio de Janeiro, assim como de pedidos de falência, dado percebido levando em consideração o mesmo período do ano anterior. Ainda foi possível notar, através do relatório “Ease of Doing Business” do Banco Mundial, que a taxa de recuperação de garantia, durante o ano de 2020, chegou a somente 18%. O valor médio global era de 37%.
Inteligência artificial e impacto dos resultados
A inteligência artificial tem se popularizado e sendo amplamente considerada, especialmente o machine learning, também conhecido como tecnologia de aprendizado de máquina, e IA generativa, encontrada na ferramenta ChatGPT.
Ainda que seja considerada, há alguns empasses do uso da IA em relação a obtenção de resultados financeiros de curto prazo, quando trata-se do crédito. Isto ocorre porque a tecnologia depende de uma quantidade significativa de dados para funcionar. Além disso, erros de previsões de crédito tendem a oferecer consequências diretas para o financeiro.
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Recuperação de crédito e o seu impacto no agronegócio
Outro ponto a ser considerado é a natureza do crédito. Quando se caminha para solucionar a crise, o crescimento do valor do crédito tende a chamar um perfil de cliente considerado arriscado, o que leva a um ciclo de escolha adversa. Sendo assim, é importante uma cautela e uma aplicação equilibrada da tecnologia para que as vantagens da IA sejam pesadas contra os perigos e valores de aplicação.
Um tópico a ser analisado é a disponibilidade dos dados, visto que, quando é aberta a fonte de dados a retenção exclusiva dos dados fica difícil de ser vista. O caso só é revertido em ocasiões onde as instituições investem no desenvolvimento da estruturação de modelos de IA modernos. Caso contrário é difícil que os credores atinjam uma vantagem competitiva com a IA.
Uso do open finance
Sendo importante para os processos do futuro, o open finance é uma ferramenta positiva mas que precisa ser verificada com cautela por oferecer perigos a curto tempo. Ainda é preciso destacar que a exposição a uma grande quantidade de dados culmina na existência de novos cuidados.
Os gestores de crédito estão alinhados em relação à existência de dados críticos, fora do padrão, que afetam o êxito dos modelos. Isto porque os criminosos podem utilizar dados falsos para fingir que são pagadores, o que afeta a análise.
Ainda que seja relevante incluir dados do open finance, somente eles não oferecem resultados concretos a curto prazo.
Recebíveis e resultados
Com os tópicos em mente, as instituições têm voltado sua atenção para a digitalização de recebíveis, um entendimento que liga a legislação, tecnologia e regulamentação para oferecer liquidez para a recuperação de crédito e concessão.
O financiador que entende como atuar com as garantias consegue agir com menos dependência dos dados dos tomadores de crédito. Visto que é possível que 2024 seja marcado por instituições atravessando momentos de dificuldades, em relação a suas finanças, os financiadores que utilizaram garantias nos modelos de concessão atuaram com empresas que seriam inviáveis caso não tivessem essa proteção.
Esse ponto pode ser considerado um benefício sustentável uma vez que a utilização de garantir é compreendida de forma espaçada e possível de ser incluída em um curto período dentro dos motores de crédito.
A digitalização trouxe um aumento dos valores desbloqueados que chegam a cerca de R$ 3 trilhões em recebíveis de cartão e outros R$9 trilhões e R$12 trilhões de recebíveis por outras formas de pagamento, a exemplo dos boletos.
Em suma, é possível atestar que as tecnologias open finance e IA são essenciais para um planejamento a longo prazo, no entanto, é importante que as garantias sejam utilizadas de forma engenhosa para que exista sucesso para o setor de crédito. Esse entendimento serve principalmente para instituições e no crédito para elas, especialmente quando se trata de garantias de recebíveis, tendo em vista a quantidade de liquidez liberada pela regulação.
Ao verificar esses caminhos, os especialistas da área conseguem oferecer resultados vantajosos também a curto prazo e criar uma base sólida para o êxito a longo prazo.
Fonte: Fintechs Brasil
Autor: Cesare Rollo Iacovone
