Para fomentar seu desenvolvimento, o agronegócio conta com o crédito rural, concedido não apenas pelo governo ou por bancos, mas também por diversos outros agentes da cadeia produtiva.
Apenas em 2023, o setor correspondeu a quase 24% do Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro. Isso significa que R$ 1 a cada R$ 4 das riquezas produzidas no país teve origem agrícola.
Dados como este mostram o potencial lucrativo que o agronegócio tem para investidores, indústrias e revendas. Porém, um desafio em comum são as análises de crédito rural feitas antes que os recursos sejam concedidos — e que é essencial para a gestão de riscos.
Ao longo deste artigo, você entenderá como são feitas essas análises de crédito rural e como a inteligência artificial ajuda a superar alguns de seus principais desafios. Aproveite a leitura!
A importância do crédito rural
O crédito rural é determinante para o sustento da produção agrícola no Brasil, atuando como o principal facilitador para que produtores e revendas menores possam acessar os recursos necessários para manter e expandir suas operações.
Com o financiamento adequado, é possível investir na aquisição de insumos, como sementes, fertilizantes e defensivos, bem como em tecnologias e infraestrutura que aumentam a eficiência e a produtividade no campo.
Outro ponto importante é que o crédito agrícola tem impactos diretos e indiretos na economia. Além de contribuir para a produtividade e a competitividade, o crédito rural impulsiona toda a cadeia produtiva, gerando empregos e estimulando o desenvolvimento regional.
Para que isso seja possível, os produtores rurais buscam crédito tanto com as empresas não-financeiras quanto com as instituições financeiras, como bancos e cooperativas de crédito. Os recursos que eles acessam são usados para adquirir insumos e equipamentos nas revendas e nas indústrias e garantir a realização de atividades necessárias para o plantio, colheita e venda.
Logo, existe todo um ciclo produtivo atrelado ao crédito agrícola, o que ajuda a explicar sua relevância para o segmento.
Indústrias e revendas acabam funcionando quase como “bancos” quando concedem crédito rural aos produtores.
Isso acontece porque a imensa maioria das vendas para o agronegócio são a prazo, considerando os períodos de safra e safrinha. Então, empresas que fornecem para o setor precisam incorporar o risco do crédito rural em seus balanços.
Como funciona o crédito rural e análise de risco
O processo de concessão de crédito rural envolve diversas etapas voltadas para a análise de risco. O objetivo é compreender a probabilidade de inadimplência de cada cliente, o que confere mais segurança e saúde financeira para quem concede os recursos.
Normalmente, essa avaliação começa com a coleta de dados financeiros e de crédito do negócio ou do produtor rural. Por meio de dados como balanços, fluxos de caixa, históricos de pagamento e diversos outros, é possível compreender alguns dos padrões de comportamento.
Também é comum ocorrer a avaliação das garantias. Elas são oferecidas como contrapartida para o caso de não ocorrer o pagamento dentro das condições acordadas. Há uma grande variedade de garantias agrícolas, desde propriedades e equipamentos até a própria produção ou parte dela.
A avaliação permite identificar quão sólida é essa garantia e o quanto ela realmente vale. Em geral, garantias mais robustas oferecem maior segurança para o acordo de concessão de crédito — e isso é considerado nas análises de crédito rural.
Também há o uso de diversas ferramentas e métodos para obter insights. O uso de modelos matemáticos e estatísticos, por exemplo, permite identificar a probabilidade de inadimplência, com base nos padrões identificados.
Outro recurso é o score agrícola, um sistema de pontuação que favorece a avaliação de risco. O rating funciona de forma parecida, atribuindo notas maiores aos negócios que apresentam maior capacidade de pagamento e melhor histórico.
A partir desse processo de análise, se o cliente tem atrasos recorrentes nos outros pagamentos, o acordo financeiro pode ter garantias mais altas para casos de atraso.
Também é possível estabelecer uma previsão de inadimplência. Se ela for elevada, é possível oferecer condições menos favoráveis — como juros mais altos e limites menores — ou mesmo negar o crédito.
Variáveis que afetam análises de crédito rural no setor
É essencial considerar que as análises de crédito rural tendem a ser complexas por serem afetadas por diversas variáveis. Dividiremos em quatro grupos para explicar os principais: fatores econômicos, climáticos, comportamentais e de mercado.
- Fatores econômicos: estão relacionados ao momento da economia, seja ela regional, nacional ou global. Entre eles, podemos citar os preços das commodities, a taxa de juros e a inflação atual e prevista;
- Fatores climáticos: compreendem as condições de temperatura, precipitação e outros fenômenos. Períodos de seca, por exemplo, podem comprometer a produção e, por consequência, a capacidade de pagamento de determinados produtores. Assim como o excesso de chuvas ou a ocorrência de geadas mais intensas que o normal;
- Fatores comportamentais: estão incluídos os dados referentes ao histórico de crédito do cliente. Um produtor rural que costuma realizar os pagamentos em dia e conforme o acordado, costuma ter indicadores mais positivos para o risco de crédito;
- Fatores de mercado: envolvem as relações comerciais existentes, além de eventuais tendências. Alterações significativas na demanda ou oferta de um produto costumam afetar diretamente os preços.
Esses e outros fatores podem interagir entre si, fazendo com que a mensuração de risco seja mais desafiadora. Esse grau extra de dificuldade se deve à complexidade e à volatilidade do setor agrícola, já que muitos desses elementos são imprevisíveis.
No geral, a análise de crédito rural tem diversas outras camadas extras de incerteza, o que a torna menos precisa quando é feita do modo tradicional.
Considerar só o histórico de pagamento do produtor, por exemplo, pode não ser representativo — especialmente se as condições econômicas, climáticas e de mercado forem diferentes. Por isso, é preciso fazer uma análise detalhada e aprofundada para mitigar essa incerteza.
Como a IA está transformando a análise de crédito rural
Tradicionalmente, as análises de crédito rural dependiam de métodos manuais e subjetivos, limitando a capacidade das empresas de avaliar riscos de forma abrangente e rápida. Com a IA, isso mudou drasticamente.
A inteligência artificial (IA) está revolucionando a forma como as análises de crédito rural são conduzidas, trazendo precisão e eficiência sem precedentes para o processo.
Um dos principais benefícios da IA é que ela permite que as empresas identifiquem padrões complexos e façam previsões com maior acurácia, ajustando suas políticas de crédito de acordo com as condições reais do mercado. Com os modelos de linguagem ampla (LLMs), é possível se avaliar os diversos fatores que influenciam as análises de crédito rural e entender melhor o risco de cada solicitação.
Além disso, a IA oferece a vantagem das análises em tempo real. Falando especificamente da Traive, são mais de 2.500 pontos de dados coletados automaticamente. Ela realiza essa tarefa em escala massiva, o que é essencial para complementar e enriquecer as análises.
Também é válido apontar a identificação de padrões complexos por parte da IA. Muitos padrões que indicam um risco maior de inadimplência não são identificados pelos modelos tradicionais. Com a capacidade da ferramenta, essas correlações não passam despercebidas.
Ainda, vale ressaltar também que a IA é capaz de fornecer análises de fatores com alta volatilidade. Como muitos fatores são dinâmicos e mudam rapidamente, esse é um elemento essencial para conceder análises conforme novas informações são disponibilizadas.
Destacamos ainda que, no contexto do crédito rural, um vendedor que afirma ter “zero inadimplência” pode não estar fazendo uma análise de risco eficiente, mas sim sendo extremamente conservador. Isso pode resultar em perda de oportunidades, pois uma análise excessivamente restritiva pode afastar clientes que seriam bons pagadores com uma avaliação de risco mais equilibrada.
A IA, ao oferecer análises de crédito rural mais detalhadas e precisas, ajuda as empresas a encontrarem esse equilíbrio: aceitar um nível controlado de risco que maximize as oportunidades de lucro sem comprometer a estabilidade financeira.
Casos específicos ilustram como a IA tem melhorado as análises de crédito rural. Um desses exemplos é o da Belagrícola, revenda de insumos agrícolas que está entre as maiores do Brasil.
Com ajuda da IA, a revenda já concedeu mais de R$ 650 milhões em financiamento de insumos. A ferramenta também ajudou o negócio a ter mais eficiência e respaldo do processo, além de potencialmente ajudar a liquidez se os recebíveis forem antecipados no mercado de capitais.
A incorporação da IA nas análises de crédito rural, portanto, não é apenas uma tendência, mas uma necessidade para empresas agrícolas que desejam competir em um mercado cada vez mais dinâmico e complexo.
Leia também: Por que antecipar recebíveis do agronegócio?
Análise de riscos com a Traive!
Como você viu, o crédito rural tem particularidades que o tornam mais complexo e, em certos casos, mais arriscado. No entanto, os riscos nem sempre são ruins, já que eles também podem trazer lucros maiores.
Por isso, mais que evitar os riscos, é importante saber como mitigá-los, de acordo com as expectativas e com o planejamento da empresa. As análises de crédito têm um papel crucial — e, para isso, a Traive pode ajudar.
Oferecemos uma plataforma completa de análise de risco que usa o poder da inteligência artificial para avaliar dados e elaborar os melhores termos para o negócio, traçando estratégias mais eficientes que irão variar conforme a sua disposição para assumir riscos.
Se fizer sentido para o negócio conceder crédito com condições mais restritivas, a análise aprofundada da Traive permite identificar quais clientes podem ser mais compatíveis nesse cenário. Já se a ideia for reduzir a exposição ao risco, a plataforma ajuda a verificar os clientes com menos chances de inadimplência.
A Traive se destaca por combinar o potencial analítico da IA com a expertise de profissionais qualificados, tornando a análise de risco a mais completa possível. Entre elas, são analisadas condições de mercado, de sustentabilidade e da economia, incluindo preços de commodities, câmbios e mais.
Outros diferenciais da plataforma incluem:
- Inteligência artificial proprietária e chancelada internacionalmente;
- Centralização de dados;
- Integração com outras plataformas;
- Leitura automática de documentos;
- Personalização das soluções;
- Suporte especializado.
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O futuro do crédito rural
Ao chegar até aqui, você viu como é importante que as análises de crédito rural sejam detalhadas, especialmente ao considerar a volatilidade e as particularidades do setor. Nesse cenário, a IA é ainda mais relevante, já que ela ajuda a superar os desafios da complexidade que essa avaliação apresenta.
Além de reduzir custos e a inadimplência, a precisão da análise de risco para concessão de crédito rural é crucial para a antecipação de recebíveis no mercado de capitais. Com ela, é possível ter mais liquidez — e ter uma carteira de clientes com crédito saudável faz a diferença para obter boas condições nesta operação.
Para incorporar a inteligência artificial na sua análise, conheça as soluções da Traive para o mercado agrícola!
