A análise de crédito no mercado agrícola é um processo essencial para mitigar riscos e garantir a sustentabilidade financeira de todos os participantes. Ao mesmo tempo, essa avaliação é complexa e encontra desafios únicos e típicos do setor.
Para lidar com a situação, a inteligência artificial (IA) emerge como uma ferramenta revolucionária, capaz de aprimorar a análise de risco de maneira única. Com ela, é possível substituir a fundamentação em informações genéricas e contemplar as especificidades do campo e das suas atividades.
Quer descobrir como uma plataforma de IA inovadora pode aprimorar e transformar a análise de crédito agrícola? Continue a leitura e saiba mais!
A importância da análise de crédito agrícola
A análise de crédito, tradicionalmente, é a avaliação do risco de conceder crédito a alguém com base em diversos critérios. No cenário rural, essa análise torna-se mais complexa por envolver fatores únicos, como sazonalidade das colheitas, condições climáticas,flutuações nos preços das commodities e outros.
Na prática, o agronegócio enfrenta desafios singulares, incluindo a oscilação natural de suas atividades e a dependência de fatores externos. Por isso, a análise de risco tem que considerar essas nuances para oferecer insights relevantes sobre a capacidade de pagamento do produtor.
A análise para o setor agrícola envolve, ainda, o desafio da escassez de dados. Enquanto outros segmentos têm acesso a um grande volume de informações, o agronegócio enfrenta dificuldades para consultar o score e coletar informações relevantes, completas e confiáveis.
Sem visibilidade, os credores e investidores não conseguem tomar decisões com base em evidências concretas. Isso aumenta o risco geral das operações, levando a taxas de juros mais elevadas e outras condições menos favoráveis.
O papel da IA na transformação da análise de crédito
Uma das formas de solucionar os desafios da análise de crédito no setor agro envolve o uso de inteligência artificial. Essa alternativa transforma por completo o processo, trazendo mais confiabilidade e visibilidade sobre a concessão de crédito.
Essa otimização começa na coleta, já que a IA permite integrar informações de diversas fontes. Entre as informações estão históricos de pagamento, condições climáticas e dados econômicos e comerciais, por exemplo.
Para a análise, é possível recorrer aos modelos de IA proprietários. Eles são desenvolvidos de forma estratégica e específica, considerando os desafios de cada setor ou tarefa — como a análise de crédito rural.
Por meio de algoritmos avançados, torna-se possível identificar padrões e correlacionar variáveis a partir da análise de um grande volume de dados. Com bases em tendências históricas, há como estipular ocorrências com maior precisão.
Isso é especialmente importante no setor agropecuário, já que a capacidade de pagamento dos produtores rurais pode ser impactada por múltiplas variáveis.
Com um modelo de IA é possível, por exemplo, usar dados que mostram como o clima afetou as colheitas em anos anteriores. Com base nas previsões climáticas, dá para prever a capacidade de produção de cada propriedade e conhecer o possível cenário financeiro de quem solicita o crédito.
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Benefícios da IA na análise de crédito agrícola
O fato é que incorporar a IA na análise de crédito agrícola permite fazer uma avaliação mais personalizada para cada caso. Com ela, pode-se utilizar uma base de dados mais ampla e diversa, além de avaliar as centenas de variáveis com maior velocidade.
Como a IA é capaz de incorporar dados regionais e condições específicas da área, a análise se torna mais robusta e adaptada às particularidades de cada produtor.
Se um produtor está em uma área que já sofreu com diversas enchentes recentes, a análise dos dados climáticos permite mensurar o risco com mais eficiência. Assim, há como tomar decisões de maneira mais informada e consistente.
Demanda de crédito, falta de dados e taxas de juros elevadas
A demanda de crédito rural no Brasil é especialmente elevada e nem sempre atendida pelos recursos do Plano Safra, do governo federal.
Como exemplo, basta considerar que o Plano Safra 24/25 anunciado pelo governo federal foi de R$ 470 bilhões para a agricultura empresarial. No entanto, a Confederação Agricultura e Pecuária do Brasil (CNA) propôs um valor de R$ 570 bilhões — mais de 20% que o montante concedido.
Ao longo de 2024, inclusive, a demanda de crédito aumentou. Entre julho e agosto de 2024, o Banco Nacional do Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES) recebeu pedidos de financiamento no valor de R$ 11 bilhões pelo Plano Safra. Esse é um aumento de 7% em relação ao mesmo período de 2023.
Na prática, a quantia que o governo não consegue oferecer é suprida pelo setor privado, por meio de indústrias, instituições financeiras e investidores. No entanto, as taxas de juros dessas operações dependem do risco de crédito do produtor.
Ao mesmo tempo, há pouca informação para avaliar esse risco de forma concreta. Desse modo, os juros costumam ser mais altos, já que os credores precificam a imprevisibilidade. Para os produtores, entretanto, isso significa crédito mais caro e menos competitividade.
Nesse momento, mais do que nunca, é um período no qual o agronegócio pede crédito e governança. Para tanto, uma plataforma tecnológica para a análise de risco é essencial, já que ela oferece o acesso a mais dados e a análises mais confiáveis, embasando as decisões de forma mais consistente.
Como a IA melhora a análise dos dados no setor agrícola
Os modelos avançados de IA ajudam a prever o risco de crédito com mais efetividade e precisão. Isso acontece porque a tecnologia tem diversas aplicações práticas, como a análise de histórico de pagamentos e o comportamento financeiro dos produtores.
Os modelos preditivos também conseguem integrar diversas variáveis e considerar a interdependência entre elas. Isso permite avaliar não apenas como o produtor já se comportou, mas quais podem ser os impactos dos indicadores econômicos, das mudanças climáticas e das flutuações de mercado.
Por causa disso, os modelos de IA conseguem diminuir a inadimplência e até acelerar a concessão de crédito. O modelo da análise de crédito agrícola da Traive, validado academicamente por diferentes entedidades, é capaz de identificar até 37% mais inadimplentes que modelos tradicionais.
Além disso, a IA da Traive também supera em 62% a calibração e a precisão preditiva dos modelos de outras instituições analisadas. Como consequência, é possível fazer uma análise mais completa, robusta e segura.
Como a Traive usa IA para modelar esteiras de crédito
A metodologia da Traive é inédita porque alia o conhecimento humano (neste contexto, o conhecimento do analista de crédito) a uma rede bayesiana.
Resumidamente, essa rede é composta por um conjunto de nós e arestas, no qual cada nó representa uma variável — preço das commodities, por exemplo — e cada aresta caracteriza uma relação de dependência entre as variáveis. Desse modo, a probabilidade de uma variável acontecer depende das probabilidades das outras variáveis que a influenciam.
Somada à capacidade gigantesca de processamento de dados de uma máquina, o conhecimento humano sobre o perfil do devedor possibilita a calibração do modelo.
Imagine que um produtor rural com ótimo histórico de pagamento em uma revenda esqueceu de pagar a conta de energia da residência dele. Uma análise pura de dados poderia entender essa inadimplência acidental como um indicativo de que ele não pagará a compra feita a prazo.
Mas um analista de crédito atento provavelmente identificaria essa questão e saberia diferenciá-la na hora de aprovar ou não a venda.
A Traive dá ênfase à calibração da máquina com o conhecimento humano. Isso porque modelos bem calibrados são mais relevantes para a avaliação de risco do que modelos com excelente geração de score de crédito e rating, mas que desconsideram o contexto mais amplo — como o exemplificado antes.
Assim, a análise de risco de crédito de uma revenda de insumos agrícolas se torna incrivelmente mais rápida, uma vez que milhares de data points são processados instantaneamente pela IA da Traive.
Ela fica mais eficiente, pois o analista de crédito pode focar na avaliação final, com inputs que só ele pode fornecer. Por fim, ela também é mais certeira e garante níveis de governança essenciais para a futura venda dos recebíveis gerados na venda.
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História de sucesso: Traive e Belagrícola
Uma empresa que tem se beneficiado da adoção da Traive em sua esteira de crédito é a Belagrícola. Com mais de 18 mil clientes e quase 40 anos de história, a empresa agora consegue visualizar e gerenciar o processo de concessão de crédito com agilidade e simplicidade.
Isso é possível porque a Traive oferece acesso e integração de informações essenciais sobre a situação e a capacidade financeira dos produtores rurais. Entre elas, estão avaliações de riscos agronômicos, comportamentais e de mercado.
A Belagrícola também incrementa sua análise de crédito com informações como culturas cultivadas, área plantada e área total da fazenda. Com isso, a avaliação de risco se torna muito mais precisa e detalhada, o que favorece a tomada de decisão e reduz a probabilidade de inadimplência.
Aproveite para saber mais sobre esse case de sucesso ao conferir o vídeo a seguir:
Antecipe o futuro: analise com precisão
Conforme você viu, a IA tem um papel transformador na análise de crédito agrícola. Com ajuda de um modelo treinado e que contemple as características específicas do setor, é possível ter mais precisão na avaliação de risco e prever cenários com maiores chances de sucesso.
Assim, torna-se possível tomar decisões embasadas para garantir governança e, ao mesmo tempo, oferecer crédito com condições mais acessíveis e favoráveis.
Descubra as soluções da Traive no mercado agrícola e explore o potencial da tecnologia de forma estratégica!
