09/07/2024
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Leitura: 7 min

5 tecnologias para avaliação de risco financeiro na concessão de crédito

Sempre existe risco financeiro ao realizar concessão de crédito, por isso hoje a tecnologia caminha como forte aliada das empresas que realizam análises de crédito, permitindo que a concessão seja mais assertiva e segura.

Quer entender mais sobre o assunto para mitigar os riscos na concessão de crédito? Continue conosco e entenda qual o papel da tecnologia nisso!

Desafios da análise de risco tradicional 

Limitações na precisão

Os métodos tradicionais de avaliação de risco não costumam analisar dados em tempo real e tem uma abordagem estática, desconsiderando mudanças ou atualizações frequentes.

Logo, elas não acompanham novos riscos emergentes. Por exemplo, ao avaliar o risco de crédito de um cliente, os métodos tradicionais, normalmente, se baseiam apenas em informações históricas e na situação financeira atual.

Assim, mudanças nas condições financeiras do cliente, como perda de emprego, alterações na indústria em que trabalha ou eventos inesperados, podem ser desconsideradas.

Falta de agilidade

Os processos tradicionais tendem a ser burocráticos e demorados, resultando em decisões lentas e oportunidades perdidas.

Por exemplo, imagine que uma corporação busca capital de giro para expandir suas operações rapidamente e aproveitar uma oportunidade de mercado.

Porém, a burocracia envolvida nos processos tradicionais de análise de crédito costuma levar semanas ou meses para ser concluída, prejudicando os planos corporativos.

Por outro lado, a oportunidade perdida pela sua empresa pode ser aproveitada por concorrentes mais ágeis, deixando o seu negócio para trás.

Falta de personalização

Os modelos tradicionais não costumam considerar as características específicas de cada empresa, como setor, tamanho e perfil de clientes.

O resultado tende a ser avaliações genéricas que não refletem adequadamente os riscos exclusivos enfrentados por cada organização.

Desafios na identificação de riscos não financeiros

Além dos riscos financeiros tradicionais, as empresas enfrentam inúmeros riscos não financeiros, como reputacionais, regulatórios e ambientais

Ou seja, avaliar e gerenciar esses riscos requer abordagens mais amplas e integradas. Entre elas, considerar o impacto de cada decisão nas diversas áreas da empresa e adotar políticas e práticas que promovam a transparência.

Geralmente, essas condutas estão ausentes nas metodologias tradicionais.

Principais tecnologias para otimizar a avaliação de risco financeiro

Machine Learning (Aprendizado de Máquina)

Machine Learning (ML) é uma técnica que permite aos computadores aprenderem com dados e identificarem padrões, sem precisar programar explicitamente as regras e instruções específicas.

No contexto da avaliação de risco financeiro, o Machine Learning pode prever comportamentos futuros baseados em dados históricos, identificar irregularidades e automatizar processos de análise de risco.

Inteligência Artificial (IA)

A Inteligência Artificial é a capacidade de os sistemas computacionais realizarem tarefas que normalmente exigem inteligência humana.

Na avaliação de risco financeiro, a IA serve para análises avançadas, como tomada de decisões automatizadas e personalização de estratégias de gerenciamento de risco.

Por exemplo, os sistemas de IA conseguem aprovar ou negar crédito, dependendo das análises de riscos efetuadas. Com isso, é possível evitar empréstimos de alto risco e reduzir as taxas de inadimplência, protegendo seu capital contra perdas.

Blockchain

O Blockchain é uma tecnologia que cria um registro compartilhado e imutável de transações. Na avaliação de risco financeiro, o Blockchain pode ser usado para tornar as transações mais transparentes e seguras.

Ele faz isso ao garantir que todas elas sejam registradas de forma permanente e à prova de adulteração. Isso reduz o risco de fraudes e manipulações de dados, proporcionando maior confiança e integridade ao processo de avaliação de risco financeiro.

Análise preditiva

A análise preditiva é uma técnica que utiliza dados, algoritmos e modelos estatísticos para identificar eventos futuros.

Na avaliação de risco financeiro, ela ajuda a prever tendências de mercado, comportamentos de clientes e eventos que impactem as finanças da empresa.

Por exemplo, uma empresa consegue antecipar possíveis flutuações nas taxas de juros com base em indicadores econômicos e históricos de mercado. Desse jeito, elas adotam uma melhor gestão de seus investimentos e empréstimos.

Big Data

Big Data se refere ao volume, velocidade e variedade de dados gerados continuamente em grande escala.

Ao analisar os riscos financeiros, ele avalia dados de diferentes fontes, como transações financeiras, redes sociais e dados de mercado, para identificar padrões e tendências.

Benefícios do uso da tecnologia na avaliação de risco financeiro

A tecnologia tem um papel significativo na avaliação de risco financeiro na análise de crédito. A seguir, saiba mais detalhes.

Redução de falhas

A tecnologia na avaliação de risco financeiro pode reduzir falhas ao automatizar processos, minimizando erros humanos e vieses.

Além disso, algoritmos avançados identificam padrões sutis nos dados que podem ser facilmente perdidos pela análise manual, melhorando a precisão das previsões e decisões.

Agilidade na análise e concessão de crédito

Com o uso de tecnologia, a análise e concessão de crédito podem ser realizadas com mais rapidez e eficiência.

Por exemplo, algoritmos de Machine Learning analisam grandes volumes de dados em tempo real, identificando rapidamente se um cliente é adequado para o crédito.

Prevenção de inadimplência

A tecnologia contribui para prevenir a inadimplência ao identificar previamente potenciais clientes de alto risco.

Isso ocorre ao analisar o histórico de crédito, comportamento de pagamento e outros dados para prever a probabilidade de um cliente se tornar inadimplente.

Indo além, a tecnologia permite que a carteira de clientes seja monitorada de forma automatizada, antecipando riscos e gerando tomadas de decisões estratégicas.

Mais segurança

O uso de tecnologia pode aumentar a segurança das transações financeiras. Por exemplo, com algoritmos de Machine Learning treinados, os sistemas podem aprender a identificar padrões suspeitos nas transações em tempo real.

Quais as vantagens do uso de IA e ML na avaliação de risco financeiro

Capacidade de processamento de grande volume de dados

Como exploramos até aqui, a Inteligência Artificial e o Machine Learning conseguem processar grandes volumes de dados em alta velocidade, contribuindo para uma avaliação completa que inclui históricos de transações, perfis de clientes e dados de mercado.

Esse processamento pode ser feito em poucos segundos, o que é um diferencial imprescindível para as demandas do mercado atual.

Análise e modelos preditivos

Com IA e ML, é possível desenvolver modelos preditivos avançados, capazes de prever tendências e identificar potenciais riscos financeiros.

Dessa maneira, as instituições financeiras podem tomar decisões mais informadas e proativas em relação aos riscos financeiros.

Detecção de padrões não óbvios

Essas tecnologias identificam padrões e correlações nos dados que podem não ser facilmente percebidos por análises tradicionais.

Isso inclui padrões não óbvios que sinalizam atividades fraudulentas ou tendências de risco emergentes, fornecendo insights valiosos para a gestão de riscos financeiros.

Como vimos anteriormente, a capacidade de detectar padrões de riscos não financeiros é fundamental para que as organizações estejam preparadas para identificar e mitigar outras potenciais ameaças e desafios.

Integração com outras tecnologias

IA e ML podem ser integrados com outras tecnologias, como Big Data. Com isso, a abordagem adotada é mais abrangente e eficaz na avaliação de risco financeiro. 

Quanto maior for a integração com tecnologias de ponta nos processos de concessão de crédito, mais robusta será a avaliação e a mitigação de falhas e fraudes.

Aumento da eficiência operacional e economia de custos

Automatizando tarefas repetitivas e complexas, a IA e o ML elevam a eficiência operacional das instituições financeiras. Isso reduz o tempo e os recursos necessários para realizar análises de risco.

Além disso, ao identificar e mitigar riscos, as instituições financeiras economizam recursos ao evitar perdas financeiras decorrentes de atividades fraudulentas ou inadimplência.

Conforme mencionado, a avaliação de risco financeiro e concessão de crédito são processos críticos para as empresas, e o uso de tecnologias oferece vantagens significativas que são diferenciais importantes para manter sua empresa à frente no mercado.

Portanto, agora que você  conhece mais sobre a necessidade de uma avaliação de risco financeiro integrada à tecnologia, aproveite a visita ao nosso blog e conheça a Plataforma Vadu da Dimensa.

Nossa solução conta com as funcionalidades ideais para uma gestão de crédito inteligente, incluindo:

  • captura e análise automatizada de dados;
  • motor de crédito com Inteligência Artificial para análise avançada;
  • monitoramento pós-crédito para avaliação contínua do risco;
  • geração de relatórios de crédito personalizados em um clique.

Em resumo

Como medir o risco financeiro?

Medir o risco financeiro envolve o uso de tecnologia avançada, como análise de dados em tempo real, algoritmos de Machine Learning e modelos preditivos. Elas identificam padrões e tendências, auxiliando as organizações a tomarem decisões mais informadas.

Como prevenir um risco financeiro?

É possível prevenir um risco financeiro ao usar tecnologia para análise de crédito automatizada na corporação. Esta consegue identificar e mitigar ameaças, automatizar processos de detecção de fraudes e implementar sistemas de monitoramento em tempo real.

crédito da imagem: Freepik

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