{"id":5511,"date":"2024-05-07T16:40:25","date_gmt":"2024-05-07T16:40:25","guid":{"rendered":"https:\/\/traivefinance.com\/?p=1497"},"modified":"2025-07-10T18:52:18","modified_gmt":"2025-07-10T18:52:18","slug":"duas-licoes-valiosas-sobre-analise-financeira-agricola-com-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/traive.com.br\/en\/blog\/ia\/duas-licoes-valiosas-sobre-analise-financeira-agricola-com-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Duas li\u00e7\u00f5es valiosas sobre an\u00e1lise financeira agr\u00edcola com Intelig\u00eancia Artificial"},"content":{"rendered":"

Cofundadora e CPO da Traive, Aline Oliveira Pezente subiu ao palco do Web Summit Rio 2024<\/a> com o desafio de explicar por que nem toda Intelig\u00eancia Artificial \u00e9 igual<\/b>. Para materializar a conversa, ela usou como exemplo a aplica\u00e7\u00e3o da tecnologia em cen\u00e1rios de an\u00e1lise financeira de cr\u00e9dito agr\u00edcola. <\/p>\n

Aqui vale lembrar que a audi\u00eancia do Web Summit \u00e9 ampla e diversa \u2014 tem gente com conhecimento super t\u00e9cnico em tecnologia, mas tem tamb\u00e9m quem est\u00e1 dando os primeiros passos quando o assunto \u00e9 IA.<\/p>\n

O conte\u00fado apresentado por Aline foi cient\u00edfico com nuances t\u00e9cnicas para um especialista, mas acess\u00edvel o suficiente para o p\u00fablico geral. Isso significa que os insights deste post ser\u00e3o \u00fateis independentemente do seu n\u00edvel de afinidade com o tema. <\/p>\n

Vamos \u00e0s li\u00e7\u00f5es: <\/p>\n

IA \u00e9 a chave para lidar com as vari\u00e1veis de risco agr\u00edcolas<\/strong>, que s\u00e3o muitas e complexas<\/h2>\n

\u00c9 comum que o analista de cr\u00e9dito, ao avaliar um cliente, enfrente o desafio de tomar decis\u00f5es financeiras significativas com base em dados frequentemente incompletos, dispersos e inconsistentes. <\/p>\n

Quando estamos falando da atividade agr\u00edcola, os riscos s\u00e3o ainda mais dif\u00edceis de prever. Muitas vari\u00e1veis independentes interferem na capacidade de pagamento do tomador: condi\u00e7\u00f5es clim\u00e1ticas, varia\u00e7\u00e3o cambial, qualidade de insumos, cultura plantada, dentre muitos outros. 
<\/p>\n

E \u00e9 nesse aspecto que a capacidade computacional de uma m\u00e1quina treinada \u00e9 muito eficiente. Ela tem a habilidade de extrair e revisar uma quantidade inimagin\u00e1vel de dados. Isso, \u00e9 claro, em um tempo humanamente imposs\u00edvel. <\/p>\n

At\u00e9 hoje, o homem n\u00e3o havia constru\u00eddo uma solu\u00e7\u00e3o capaz de lidar com esse n\u00edvel de complexidade. <\/p>\n

Para ser verdadeiramente revolucion\u00e1ria, a IA precisa ser treinada<\/strong><\/h2>\n

A n\u00e3o que a an\u00e1lise pretendida seja muito gen\u00e9rica e superficial, \u00e9 imposs\u00edvel examinar satisfatoriamente o risco de cr\u00e9dito de milhares de produtores rurais com um simples LLM (Large Language Model<\/i>) \u2014 aquele usado pelo Chat GPT, sabe? <\/p>\n

\u00c9 necess\u00e1rio customizar um modelo de IA, o que requer tempo e know-how. Na palestra do v\u00eddeo a seguir, Aline Pezente explica o porqu\u00ea. <\/p>\n\n

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