{"id":5513,"date":"2024-10-07T07:00:00","date_gmt":"2024-10-07T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/traivefinance.com\/?p=1282"},"modified":"2025-07-10T18:51:59","modified_gmt":"2025-07-10T18:51:59","slug":"como-a-inteligencia-artificial-aprimora-a-analise-de-credito-agricola","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/traive.com.br\/en\/blog\/mercado-de-capitais\/como-a-inteligencia-artificial-aprimora-a-analise-de-credito-agricola\/","title":{"rendered":"An\u00e1lise de cr\u00e9dito agr\u00edcola: aprimoramento com uso de IA"},"content":{"rendered":"

A an\u00e1lise de cr\u00e9dito no <\/strong>mercado agr\u00edcola<\/strong><\/a> \u00e9 um processo essencial <\/strong>para mitigar riscos e garantir a sustentabilidade financeira de todos os participantes. Ao mesmo tempo, essa avalia\u00e7\u00e3o \u00e9 complexa e encontra desafios \u00fanicos e t\u00edpicos do setor.<\/p>\n\n\n\n

Para lidar com a situa\u00e7\u00e3o, a intelig\u00eancia artificial (IA) emerge como uma ferramenta revolucion\u00e1ria, capaz de aprimorar a an\u00e1lise de risco de maneira \u00fanica. Com ela, \u00e9 poss\u00edvel substituir a fundamenta\u00e7\u00e3o em informa\u00e7\u00f5es gen\u00e9ricas e contemplar as especificidades do campo e das suas atividades<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Quer descobrir como uma plataforma de IA inovadora pode aprimorar e transformar a an\u00e1lise de cr\u00e9dito agr\u00edcola? Continue a leitura e saiba mais!<\/p>\n\n\n\n

A import\u00e2ncia da an\u00e1lise de cr\u00e9dito agr\u00edcola<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A an\u00e1lise de cr\u00e9dito, tradicionalmente, \u00e9 a avalia\u00e7\u00e3o do risco de conceder cr\u00e9dito a algu\u00e9m com base em diversos crit\u00e9rios<\/strong>. No cen\u00e1rio rural, essa an\u00e1lise torna-se mais complexa por envolver fatores \u00fanicos, como sazonalidade das colheitas, condi\u00e7\u00f5es clim\u00e1ticas,flutua\u00e7\u00f5es nos pre\u00e7os das commodities e outros.<\/p>\n\n\n\n

Na pr\u00e1tica, o agroneg\u00f3cio enfrenta desafios singulares<\/strong>, incluindo a oscila\u00e7\u00e3o natural de suas atividades e a depend\u00eancia de fatores externos. Por isso, a an\u00e1lise de risco tem que considerar essas nuances para oferecer insights relevantes sobre a capacidade de pagamento do produtor.<\/p>\n\n\n\n

A an\u00e1lise para o setor agr\u00edcola envolve, ainda, o desafio da <\/strong>escassez de dados. Enquanto outros segmentos t\u00eam acesso a um grande volume de informa\u00e7\u00f5es, o agroneg\u00f3cio enfrenta dificuldades para consultar o score<\/a> e coletar informa\u00e7\u00f5es relevantes, completas e confi\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n

Sem visibilidade, os credores e investidores n\u00e3o conseguem tomar decis\u00f5es com base em evid\u00eancias concretas. Isso aumenta o risco geral das opera\u00e7\u00f5es<\/strong>, levando a taxas de juros mais elevadas e outras condi\u00e7\u00f5es menos favor\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n

\"Desafios<\/figure>\n\n\n\n

O papel da IA na transforma\u00e7\u00e3o da an\u00e1lise de cr\u00e9dito<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Uma das formas de solucionar os desafios da an\u00e1lise de cr\u00e9dito no setor agro envolve o uso de <\/strong>intelig\u00eancia artificial<\/strong><\/a>. Essa alternativa transforma por completo o processo, trazendo mais confiabilidade e visibilidade sobre a concess\u00e3o de cr\u00e9dito.<\/p>\n\n\n\n

Essa otimiza\u00e7\u00e3o come\u00e7a na coleta, j\u00e1 que a IA permite integrar informa\u00e7\u00f5es de diversas fontes<\/strong>. Entre as informa\u00e7\u00f5es est\u00e3o hist\u00f3ricos de pagamento, condi\u00e7\u00f5es clim\u00e1ticas e dados econ\u00f4micos e comerciais, por exemplo.<\/p>\n\n\n\n

Para a an\u00e1lise, \u00e9 poss\u00edvel recorrer aos modelos de IA propriet\u00e1rios<\/strong>. Eles s\u00e3o desenvolvidos de forma estrat\u00e9gica e espec\u00edfica, considerando os desafios de cada setor ou tarefa \u2014 como a an\u00e1lise de cr\u00e9dito rural.<\/p>\n\n\n\n

Por meio de algoritmos avan\u00e7ados, torna-se poss\u00edvel identificar padr\u00f5es e correlacionar vari\u00e1veis a partir da an\u00e1lise de um grande volume de dados. Com bases em tend\u00eancias hist\u00f3ricas, h\u00e1 como estipular ocorr\u00eancias com maior precis\u00e3o<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Isso \u00e9 especialmente importante no setor agropecu\u00e1rio, j\u00e1 que a capacidade de pagamento dos produtores rurais pode ser impactada por m\u00faltiplas vari\u00e1veis<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Com um modelo de IA \u00e9 poss\u00edvel, por exemplo, usar dados que mostram como o clima afetou as colheitas em anos anteriores<\/strong>. Com base nas previs\u00f5es clim\u00e1ticas, d\u00e1 para prever a capacidade de produ\u00e7\u00e3o de cada propriedade e conhecer o poss\u00edvel cen\u00e1rio financeiro de quem solicita o cr\u00e9dito.<\/p>\n\n\n\n

Leia tamb\u00e9m: <\/em><\/strong>Duas li\u00e7\u00f5es valiosas sobre an\u00e1lise financeira agr\u00edcola com Intelig\u00eancia Artificial<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

Benef\u00edcios da IA na an\u00e1lise de cr\u00e9dito agr\u00edcola<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O fato \u00e9 que incorporar a IA na an\u00e1lise de cr\u00e9dito agr\u00edcola<\/a> permite fazer uma avalia\u00e7\u00e3o mais personalizada<\/strong> para cada caso. Com ela, pode-se utilizar uma base de dados mais ampla e diversa, al\u00e9m de avaliar as centenas de vari\u00e1veis com maior velocidade.<\/p>\n\n\n\n

Como a IA \u00e9 capaz de incorporar dados regionais e condi\u00e7\u00f5es espec\u00edficas da \u00e1rea, a an\u00e1lise se torna mais robusta e adaptada \u00e0s particularidades de cada produtor. <\/p>\n\n\n\n

Se um produtor est\u00e1 em uma \u00e1rea que j\u00e1 sofreu com diversas enchentes recentes, a an\u00e1lise dos dados clim\u00e1ticos permite mensurar o risco com mais efici\u00eancia. Assim, h\u00e1 como tomar decis\u00f5es de maneira mais informada e consistente<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Demanda de cr\u00e9dito, falta de dados e taxas de juros elevadas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

A demanda de cr\u00e9dito rural no Brasil \u00e9 especialmente elevada e nem sempre atendida pelos recursos do Plano Safra, do governo federal. <\/p>\n\n\n\n

Como exemplo, basta considerar que o Plano Safra 24\/25 anunciado pelo governo federal foi de R$ 470 bilh\u00f5es para a agricultura empresarial<\/strong>. No entanto, a Confedera\u00e7\u00e3o Agricultura e Pecu\u00e1ria do Brasil (CNA) prop\u00f4s um valor de R$ 570 bilh\u00f5es<\/a> \u2014 mais de 20% que o montante concedido.<\/p>\n\n\n\n

Ao longo de 2024, inclusive, a demanda de cr\u00e9dito aumentou. Entre julho e agosto de 2024, o Banco Nacional do Desenvolvimento Econ\u00f4mico e Social (BNDES<\/a>) recebeu pedidos de financiamento no valor de R$ 11 bilh\u00f5es<\/strong> pelo Plano Safra. Esse \u00e9 um aumento de 7% em rela\u00e7\u00e3o ao mesmo per\u00edodo de 2023.<\/p>\n\n\n\n

Na pr\u00e1tica, a quantia que o governo n\u00e3o consegue oferecer \u00e9 suprida pelo setor privado, por meio de ind\u00fastrias, institui\u00e7\u00f5es financeiras e investidores. No entanto, as taxas de juros dessas opera\u00e7\u00f5es dependem do risco de cr\u00e9dito do produtor.<\/p>\n\n\n\n

Ao mesmo tempo, h\u00e1 pouca informa\u00e7\u00e3o para avaliar esse risco de forma concreta. Desse modo, os juros costumam ser mais altos, j\u00e1 que os credores precificam a imprevisibilidade<\/strong>. Para os produtores, entretanto, isso significa cr\u00e9dito mais caro e menos competitividade.<\/p>\n\n\n\n

Nesse momento, mais do que nunca, \u00e9 um per\u00edodo no qual o agroneg\u00f3cio pede cr\u00e9dito e governan\u00e7a<\/strong>. Para tanto, uma plataforma tecnol\u00f3gica para a an\u00e1lise de risco \u00e9 essencial, j\u00e1 que ela oferece o acesso a mais dados e a an\u00e1lises mais confi\u00e1veis, embasando as decis\u00f5es de forma mais consistente.<\/p>\n\n\n\n

Como a IA melhora a an\u00e1lise dos dados no setor agr\u00edcola<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Os modelos avan\u00e7ados de IA ajudam a prever o risco de cr\u00e9dito com mais efetividade e precis\u00e3o<\/strong>. Isso acontece porque a tecnologia tem diversas aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas, como a an\u00e1lise de hist\u00f3rico de pagamentos e o comportamento financeiro dos produtores.<\/p>\n\n\n\n

Os modelos preditivos tamb\u00e9m conseguem integrar diversas vari\u00e1veis e considerar a interdepend\u00eancia entre elas. Isso permite avaliar n\u00e3o apenas como o produtor j\u00e1 se comportou, mas quais podem ser os impactos dos indicadores econ\u00f4micos, das mudan\u00e7as clim\u00e1ticas e das flutua\u00e7\u00f5es de mercado<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Por causa disso, os modelos de IA conseguem diminuir a inadimpl\u00eancia e at\u00e9 acelerar a concess\u00e3o de cr\u00e9dito. O modelo da an\u00e1lise de cr\u00e9dito agr\u00edcola da Traive<\/a>, validado academicamente por diferentes entedidades, \u00e9 capaz de identificar at\u00e9 37% mais inadimplentes que modelos tradicionais.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, a IA da Traive tamb\u00e9m supera em 62% a calibra\u00e7\u00e3o e a precis\u00e3o preditiva <\/strong>dos modelos de outras institui\u00e7\u00f5es analisadas. Como consequ\u00eancia, \u00e9 poss\u00edvel fazer uma an\u00e1lise mais completa, robusta e segura.<\/p>\n\n\n\n

\"An\u00e1lises<\/figure>\n\n\n\n

Como a Traive usa IA para modelar esteiras de cr\u00e9dito<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A metodologia da Traive \u00e9 in\u00e9dita porque alia o conhecimento humano<\/strong> (neste contexto, o conhecimento do analista de cr\u00e9dito<\/a>) a uma rede bayesiana.<\/p>\n\n\n\n

Resumidamente, essa rede \u00e9 composta por um conjunto de n\u00f3s e arestas, no qual cada n\u00f3 representa uma vari\u00e1vel \u2014 pre\u00e7o das commodities, por exemplo \u2014 e cada aresta caracteriza uma rela\u00e7\u00e3o de depend\u00eancia entre as vari\u00e1veis. Desse modo, a probabilidade de uma vari\u00e1vel acontecer depende das probabilidades das outras vari\u00e1veis que a influenciam. <\/p>\n\n\n\n

Somada \u00e0 capacidade gigantesca de processamento de dados de uma m\u00e1quina, o conhecimento humano sobre o perfil do devedor possibilita a calibra\u00e7\u00e3o do modelo<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Imagine que um produtor rural com \u00f3timo hist\u00f3rico de pagamento em uma revenda esqueceu de pagar a conta de energia da resid\u00eancia dele. Uma an\u00e1lise pura de dados poderia entender essa inadimpl\u00eancia acidental como um indicativo de que ele n\u00e3o pagar\u00e1 a compra feita a prazo.<\/p>\n\n\n\n

Mas um analista de cr\u00e9dito atento provavelmente identificaria essa quest\u00e3o e saberia diferenci\u00e1-la na hora de aprovar ou n\u00e3o a venda.<\/p>\n\n\n\n

A Traive d\u00e1 \u00eanfase \u00e0 calibra\u00e7\u00e3o da m\u00e1quina com o conhecimento humano<\/strong>. Isso porque modelos bem calibrados s\u00e3o mais relevantes para a avalia\u00e7\u00e3o de risco do que modelos com excelente gera\u00e7\u00e3o de sc<\/a>o<\/a>re de cr\u00e9dito e rating<\/a>, mas que desconsideram o contexto mais amplo \u2014 como o exemplificado antes.<\/p>\n\n\n\n

Assim, a an\u00e1lise de risco de cr\u00e9dito de uma revenda de insumos agr\u00edcolas se torna incrivelmente mais r\u00e1pida, uma vez que milhares de data points s\u00e3o processados instantaneamente pela IA da Traive<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Ela fica mais eficiente, pois o analista de cr\u00e9dito pode focar na avalia\u00e7\u00e3o final, com inputs que s\u00f3 ele pode fornecer. Por fim, ela tamb\u00e9m \u00e9 mais certeira e garante n\u00edveis de governan\u00e7a essenciais para a futura venda dos receb\u00edveis gerados na venda.<\/p>\n\n\n\n

Leia tamb\u00e9m: <\/em><\/strong>Cooperar para prosperar: como a Traive est\u00e1 apoiando as cooperativas na era 4.0<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

Hist\u00f3ria de sucesso: Traive e Belagr\u00edcola<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Uma empresa que tem se beneficiado da ado\u00e7\u00e3o da Traive em sua esteira de cr\u00e9dito \u00e9 a Belagr\u00edcola<\/strong><\/a>. Com mais de 18 mil clientes e quase 40 anos de hist\u00f3ria, a empresa agora consegue visualizar e gerenciar o processo de concess\u00e3o de cr\u00e9dito <\/strong>com agilidade e simplicidade.<\/p>\n\n\n\n

Isso \u00e9 poss\u00edvel porque a Traive oferece acesso e integra\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es essenciais sobre a situa\u00e7\u00e3o e a capacidade financeira dos produtores rurais. Entre elas, est\u00e3o avalia\u00e7\u00f5es de riscos agron\u00f4micos, comportamentais e de mercado.<\/p>\n\n\n\n

A Belagr\u00edcola tamb\u00e9m incrementa sua an\u00e1lise de cr\u00e9dito com informa\u00e7\u00f5es como culturas cultivadas, \u00e1rea plantada e \u00e1rea total da fazenda. Com isso, a avalia\u00e7\u00e3o de risco se torna muito mais precisa e detalhada<\/strong>, o que favorece a tomada de decis\u00e3o e reduz a probabilidade de inadimpl\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n

Aproveite para saber mais sobre esse case de sucesso ao conferir o v\u00eddeo a seguir:<\/p>\n\n\n\n

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