A inovação no mercado financeiro ganhou ainda mais força com a ascensão da Inteligência Artificial (IA). Quando estamos falando especificamente de financiamento agrícola, a IA emerge como uma ferramenta revolucionária, aprimorando a análise de risco de maneira única e sem precedentes.
Basta pensar que os atuais modelos de risco para financiamento do produtor rural ainda estão fundamentados em informações genéricas e não consideram ou consideram pouco as especificidades do campo.
A Inteligência Artificial, popularmente percebida como a capacidade de máquinas pensarem como humanos, vai além do imaginário convencional. Os algoritmos avançados e aprendizado de máquina capacitam sistemas para analisar dados, aprender padrões e tomar decisões de maneira autônoma.
IA aplicada à análise de crédito
A análise de crédito, tradicionalmente, é a avaliação do risco de conceder crédito a um mutuário com base em diversos critérios. No cenário rural, essa análise torna-se mais complexa, envolvendo fatores únicos, como sazonalidade, condições climáticas e flutuações nos preços das commodities e outros.
Produtores rurais enfrentam desafios singulares, incluindo a natureza oscilante de suas atividades e a dependência de fatores externos. A análise de risco precisa considerar essas nuances para oferecer insights relevantes sobre a capacidade de pagamento do produtor.
Hoje, no entanto, os financiadores das compras de insumos agrícolas, isto é, indústria química, revendas, bancos e mercado de capitais, lidam com um obstáculo gigantesco: a escassez de dados e históricos consistentes. Sem visibilidade concreta do risco, o crédito rural se torna arriscado, resultando em altas taxas de juros.
Ok, a pergunta que resta é: como a Inteligência Artificial aprimora a análise de crédito agrícola? Bem, ela pode processar grandes volumes de dados, identificar padrões e fornecer análises preditivas, oferecendo uma visão mais clara do risco associado ao crédito rural.
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 Bayesian network — complexo modelo probabilístico capaz de lidar com incertezas e informações incompletas, que é justamente o caso do setor agrícola.
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 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 análise 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.
Demanda de crédito, falta de dados e taxas de juros elevadas
Estima-se que a demanda por crédito rural no Brasil seja de R$750 bilhões por ano. O Plano Safra, que é o financiamento com taxas subsidiadas pelo Estado, atende a aproximadamente um terço disso. Os dois terços restantes dependem do setor privado, em operações de barter (troca de insumos), mercado de crédito com juros livres ou mercado de capitais (CRA, FIDC ou Fiagro).
As taxas de juros dessas operações de crédito dependem basicamente do risco de crédito do produtor, além do cenário macroeconômico brasileiro e global. Como no mercado tradicional há pouca informação para a análise concreta de risco, o custo para financiar as compras a prazo de insumos agrícolas acaba sendo alto, pois o investidor precifica essa imprevisibilidade.
A Traive tem o papel de precificar de maneira mais certeira e eficiente o risco de crédito de um produtor. Assim, revendas de insumos fazem as suas vendas com mais segurança e previsibilidade, o que ainda facilita o acesso delas a um funding alternativo via mercado de capitais.
