Desafio do Crédito: Fintechs Inovam com IA para Avaliar Risco nas Duplicatas Escriturais e Ampliar Acesso ao Crédito para PMEs

A implementação da duplicata escritural no Brasil marca um momento decisivo para a dinâmica do crédito no país. Com essa nova modalidade, bancos, fintechs e empresas gestoras enfrentam o desafio de reavaliar os riscos associados ao crédito, uma vez que o mercado agora conta com uma base de dados mais abrangente e padronizada. Nesse ambiente em mudança, as fintechs estão investindo em inovações tecnológicas, desenvolvendo ferramentas dedicadas à análise de recebíveis.

Um exemplo notável é a Delend, uma fintech brasileira que se propõe a apoiar pequenas e médias empresas (PMEs) na venda a prazo e na obtenção de crédito. A Delend criou uma Inteligência Artificial (IA) que analisa o histórico de pagamentos, recebíveis e eventuais atrasos das empresas, permitindo uma previsão mais precisa sobre o risco de crédito nas movimentações com as novas duplicatas. Essa tecnologia é capaz de estimar a probabilidade de inadimplência, avaliada por meio do histórico financeiro das companhias, o que proporciona uma visão mais clara sobre quais têm maior potencial de cumprimento das obrigações financeiras e quais oferecem maior risco.

O Banco Central lançou, no fim de junho, um ecossistema destinado a gerenciar as duplicatas escriturais. Essa iniciativa é largamente reconhecida no setor como uma estratégia significativa para aumentar a oferta de crédito às PMEs. A nova estrutura oferece um sistema padronizado para registro dessas transações, além de promover o compartilhamento de informações entre diferentes instituições, minimizando fraudes e aumentando a segurança dos negócios realizados.

A Delend assegura que sua ferramenta atingiu 97,7% de precisão em testes realizados com uma amostra que abrangeu mais de 30 milhões de títulos emitidos por PMEs, correspondendo a mais de R$ 80 bilhões em valor. O sistema classifica pagamentos em dia e com atrasos de até 30 dias como aceitáveis, enquanto um atraso superior a 90 dias é considerado default, resultando em notificação para negativação.

Além disso, o modelo demonstrou um índice Kolmogorov-Smirnov (KS), importante para avaliar pontuações de crédito, superior a 0,60, chegando até 0,70 em cenários específicos. Essa métrica destaca a eficácia do sistema em diferenciar entre bons e maus pagadores.

Diferente das abordagens tradicionais que se concentram em indicadores isolados, como faturamento, a Delend analisa o comportamento financeiro das empresas ao longo do tempo. Os riscos identificados estão profundamente relacionados ao comportamento de pagamento dos recebíveis, permitindo que a IA responda perguntas cruciais sobre a viabilidade dos créditos a serem concedidos.

De acordo com Fernando Wosniak, diretor executivo da Delend, a dificuldade em conceder crédito ao segmento de PMEs no Brasil se intensifica pela falta de previsibilidade em relação ao comportamento dos recebíveis. Ele destaca que existe um gap de crédito não atendido de R$ 2,5 trilhões apenas para esse setor, evidenciando a importância de soluções precisas e tecnológicas para preencher essa lacuna e impulsionar a saúde financeira das pequenas e médias empresas.