Por que a gestão de risco de crédito precisa de uma mudança?
Num ambiente B2B, conceder crédito aos clientes é uma aposta estratégica: ajuda a impulsionar as vendas e a fortalecer relações, mas também abre espaço para o risco de crédito. Segundo especialistas em tecnologia financeira, muitas empresas industriais ainda gerem esse risco com processos manuais e modelos rígidos baseados em demonstrações financeiras estáticas e do passado — uma abordagem cara, lenta e propensa a erros. Estudos mostram que organizações que incorporam inteligência artificial (IA) nos seus processos financeiros conseguem reduzir perdas por incumprimento e melhorar a eficiência operacional.
Limitações do modelo tradicional
Tradicionalmente, a avaliação do risco de crédito baseia-se em referências comerciais e balanços auditados; as linhas de crédito são aprovadas uma única vez e raramente revistas. Isso implica diversas limitações:
- Processos lentos e manuais com dados incompletos: a análise de documentos e a solicitação de referências podem levar dias.
- Critérios subjetivos: a decisão depende do julgamento de cada analista, gerando inconsistências.
- Falta de atualização: modelos estáticos não identificam mudanças no comportamento de pagamento em tempo real.
Esses problemas explicam por que muitas empresas adotam medidas reativas e detectam tardiamente sinais de deterioração da carteira. Nesse contexto, as equipas de crédito e cobrança dedicam a maior parte do tempo a tarefas operacionais, deixando de focar nos clientes de maior risco.
Como a IA está a redefinir a análise de risco?
A inteligência artificial combina Machine Learning, análise de dados e automação para proporcionar uma visão dinâmica do risco. Ao contrário dos modelos estáticos, os algoritmos de IA conseguem integrar dados financeiros (liquidez, ageing, DSO), comportamento de pagamento, volumes de compras, informações sobre processos jurídicos, relatórios de crédito e endividamento bancário, entre outros.
Com esses inputs, a IA gera indicadores de risco dinâmicos que são atualizados diariamente conforme os dados evoluem.
Além de melhorar a qualidade do scoring, as plataformas inteligentes emitem alertas antecipados. Monitorizam diariamente atrasos nos pagamentos e qualquer informação relevante (notícias, processos, etc.) para detectar padrões anômalos e alertar as equipas de crédito. A IA atua como um assistente confiável ao julgamento humano, permitindo agir antes que um problema se agrave.
O que é a mitigação do risco de crédito e como a IA contribui?
A mitigação do risco de crédito consiste nas estratégias adotadas pelas empresas para minimizar o risco de perdas devido a incumprimentos por parte dos clientes. Exemplos incluem monitorizar contas após aprovação, analisar diariamente informação interna e externa ou limitar a exposição por setor.
Ao analisar grandes volumes de dados e atualizar automaticamente as classificações de crédito, a IA reduz a exposição ao risco, e permite que as empresas reajam antes que o cliente entre em incumprimento.
Que tipos de dados a IA utiliza para avaliar o risco de crédito B2B?
Os sistemas avançados combinam dados financeiros históricos, comportamento diário de pagamentos (não apenas com a empresa, mas também com outras empresas de forma anonimizada), informação pública e padrões de transações ou atividade online.
A integração de fontes heterogéneas permite criar modelos preditivos que evoluem continuamente com novos dados. A plataforma YNDIKA realiza esse processo de forma diária.
Que experiências reais em empresas B2B foram apresentadas no webinar?
Caso ECR Group
No webinar “IA aplicada ao risco de crédito”, organizado pela ATLAX 360, Enrique Salinas, responsável de facturação e cobrança da ECR Group, explicou como a empresa iniciou a sua transformação em 2019. O objetivo era reduzir a carga operacional da equipa e automatizar processos para diminuir a incobrabilidade.
Após avaliar várias soluções, optaram pela YNDIKA, uma plataforma de IA integrada nativamente com o seu ERP (SAP), que combina módulos de admissão, monitorização e cobrança.
A implementação foi simples e, em poucos meses, a plataforma começou a gerar alertas de probabilidade de incumprimento e a automatizar tarefas repetitivas. Durante a crise da pandemia, essa agilidade tornou-se crítica: conseguiram segmentar a carteira, identificar clientes de maior risco e redirecionar recursos para os casos mais sensíveis. Atualmente, dedicam mais tempo à estratégia e menos a tarefas operacionais.
Qroma – Pinturas Tricolor
Gabriela Quijandría, coordenadora de crédito e cobrança da Qroma, destacou que a empresa possui uma carteira de clientes diversa, com diferentes níveis de risco e presença em países com condições económicas distintas.
Para eles, era essencial personalizar o processo de avaliação de crédito. Ao implementar o módulo de admissão e trabalhar com os consultores da ATLAX 360, definiram parâmetros específicos para cada unidade de negócio: rácios financeiros, ponderações por setor e linhas de crédito propostas automaticamente.
O resultado foi um modelo flexível, capaz de ajustar a exposição ao risco e melhorar a comunicação entre as áreas comercial e financeira, reduzindo significativamente o tempo de solicitação, análise e resposta das avaliações de crédito.
Da gestão reactiva ao controlo estratégico do risco
A utilização de inteligência artificial na gestão do risco de crédito constitui uma vantagem competitiva acessível através da YNDIKA. As experiências de empresas como a ECR Group e a Qroma demonstram que a adoção de soluções inteligentes permite transformar processos, identificar sinais de alerta precocemente e direcionar recursos para os clientes que realmente necessitam.
Combinada com uma mudança cultural e a integração de dados internos e externos, a IA transforma a gestão de risco num processo ágil, proactivo e estratégico. Para organizações que pretendem crescer de forma sustentável no mercado B2B, a estratégia passa pela ATLAX 360, implementando a IA de forma estruturada na empresa.
Pode assistir ao webinar completo.
