{"id":3666,"date":"2025-12-10T12:04:37","date_gmt":"2025-12-10T11:04:37","guid":{"rendered":"https:\/\/atlax360.com\/?p=3666"},"modified":"2025-12-11T12:07:36","modified_gmt":"2025-12-11T11:07:36","slug":"credito-b2b-empresas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/atlax360.com\/pt-pt\/blog\/credito-b2b-empresas\/","title":{"rendered":"A nova era do cr\u00e9dito B2B: Porque \u00e9 que as empresas que continuam a olhar pelo retrovisor, est\u00e3o a perder competitividade?"},"content":{"rendered":"

Nos \u00faltimos anos, as empresas t\u00eam-se deparado com um desafio que cresce silenciosamente: uma gest\u00e3o eficaz do\u00a0risco de cr\u00e9dito B2B tornou-se uma necessidade, mas continua a ser conduzida com tecnologias do s\u00e9culo passado.<\/strong>\u00a0Ainda assim, muitas organiza\u00e7\u00f5es persistem em tomar decis\u00f5es baseadas exclusivamente em informa\u00e7\u00e3o hist\u00f3rica (demonstra\u00e7\u00f5es financeiras, mapas de\u00a0aging<\/i>, etc.), recorrendo a refer\u00eancias subjectivas e a an\u00e1lises em folhas de c\u00e1lculo que n\u00e3o conseguem antecipar as mudan\u00e7as constantes do mercado actual.<\/p>\n

Durante o recente webinar organizado pela ATLAX 360, tr\u00eas intervenientes com perspectivas complementares \u2014 Ren\u00e9 Su\u00e1rez, General Manager Administration na Mueller M\u00e9xico; Mauricio Fajardo, Credit Manager na Nurue\u00f1a SAS, Col\u00f4mbia; e o Professor David D\u00edaz, da Faculdade de Economia e Neg\u00f3cios da Universidade do Chile \u2014 convergiram numa mensagem clara e assertiva:<\/p>\n

A vantagem competitiva j\u00e1 n\u00e3o reside apenas em reagir, mas sim em antecipar. E antecipar \u00e9 imposs\u00edvel sem ecossistemas digitais e modelos preditivos de intelig\u00eancia artificial.<\/strong><\/p>\n

Do espelho retrovisor a uma vis\u00e3o panor\u00e2mica do cliente<\/span><\/h3>\n

Historicamente, as decis\u00f5es de cr\u00e9dito eram tomadas com base em tr\u00eas factores:<\/p>\n

    \n
  • \n

    Demonstra\u00e7\u00f5es financeiras, no melhor dos casos, t\u00eam um desfasamento de pelo menos um ano.<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    Relat\u00f3rios de risco de insolv\u00eancia, que agregam a informa\u00e7\u00e3o p\u00fablica dispon\u00edvel em cada pa\u00eds.<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    Refer\u00eancias comerciais que aumentam a subjectividade da an\u00e1lise.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

    Contudo, esta informa\u00e7\u00e3o \u00e9 limitada e em muitos casos insuficiente. Como refere Mauricio Fajardo, um cliente pode pagar de forma exemplar o seu cart\u00e3o de cr\u00e9dito, mas incumprir sistematicamente os seus cr\u00e9ditos comerciais; s\u00e3o realidades completamente distintas.
    \nPor isso, decis\u00f5es baseadas apenas em \u201ccomo me tem pago\u201d revelam-se curtas.<\/p>\n

    Hoje, os ecossistemas digitais permitem\u00a0observar o comportamento do cliente dentro e fora da organiza\u00e7\u00e3o,\u00a0<\/strong>captar sinais precoces, identificar riscos invis\u00edveis e descobrir oportunidades de venda que antes n\u00e3o eram detect\u00e1veis.<\/p>\n

    O poder do Machine Learning em modelos preditivos B2B<\/b><\/span><\/h3>\n

    O Professor David D\u00edaz introduziu uma distin\u00e7\u00e3o fundamental:<\/p>\n

      \n
    • \n

      Prognosticar<\/strong> \u00e9 projectar o futuro com base em padr\u00f5es hist\u00f3ricos.<\/p>\n<\/li>\n

    • \n

      Predizer<\/strong> \u00e9, al\u00e9m disso, compreender porque \u00e9 que esses padr\u00f5es ocorrem.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

      A IA e o Machine Learning permitem actuar neste segundo n\u00edvel, ao:<\/p>\n

        \n
      • \n

        Incorporar novas fontes de informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/li>\n

      • \n

        Detectar rela\u00e7\u00f5es que o ser humano n\u00e3o consegue observar.<\/p>\n<\/li>\n

      • \n

        Identificar sinais precoces com meses de anteced\u00eancia.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

        Na ATLAX 360, ap\u00f3s anos a desenvolver e optimizar os nossos modelos de Machine Learning, conseguimos criar um sistema preditivo que melhora a tomada de decis\u00e3o, adaptando-se \u00e0s necessidades espec\u00edficas de cada empresa. O nosso algoritmo, combinando modelos tradicionais com informa\u00e7\u00e3o comportamental de pagamentos proveniente dos ERPs,\u00a0alcan\u00e7a uma precis\u00e3o de 88% no modelo “AUC-ROC”* sobre a previs\u00e3o de incumprimento de pagamentos.<\/strong><\/p>\n

        *O que \u00e9 a AUC ROC? Medida que nos fornece o desempenho dos modelos para poder compar\u00e1-los, onde quanto maior a percentagem, melhor o rendimento do modelo. A curva ROC foi utilizada pela primeira vez na II Guerra Mundial para analisar os sinais de radar e assim controlar a avia\u00e7\u00e3o japonesa.<\/em><\/span><\/h6>\n

        Ecossistemas digitais: a nova simbiose empresarial<\/span><\/h3>\n

        As empresas que participam nestes ecossistemas n\u00e3o recebem apenas informa\u00e7\u00e3o \u2014\u00a0refor\u00e7am-na colectivamente<\/strong>.\u00a0Quanto mais intervenientes estiverem ligados, mais poderoso se torna o modelo preditivo.<\/p>\n

        Na nossa base de dados ATLAX 360, cruzamos todos os comportamentos de pagamento de uma empresa com os de todos os seus fornecedores conectados, criando tr\u00eas indicadores objectivos e em tempo real que antecipam potenciais atrasos:<\/p>\n

          \n
        • \u00cdndice de Comportamento em Pagamentos (<\/span>ICP<\/b>)<\/span><\/li>\n
        • Risco Imediato de Impago (<\/span>RIIM<\/b>)<\/span><\/li>\n
        • Limite de Cr\u00e9dito (LC)<\/b><\/li>\n<\/ul>\n

          Trata-se de um efeito de simbiose em que todos contribuem e todos recebem valor. Isto permite:<\/p>\n

            \n
          • \n

            Conceder cr\u00e9dito em tempo real.<\/p>\n<\/li>\n

          • \n

            Reduzir perdas por carteira.<\/p>\n<\/li>\n

          • \n

            Expandir vendas para clientes anteriormente invis\u00edveis.<\/p>\n<\/li>\n

          • \n

            Profissionalizar processos sem grandes investimentos internos.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

            Como sublinha Mauricio Fajardo, estes elementos representam, para empresas n\u00e3o financeiras, uma verdadeira\u00a0democratiza\u00e7\u00e3o da gest\u00e3o do risco de cr\u00e9dito.<\/strong><\/p>\n

            Ren\u00e9 Su\u00e1rez partilhou ainda um ponto essencial: a \u00e1rea de cr\u00e9dito deixa de ser um \u201ctrav\u00e3o \u00e0s vendas\u201d e passa a ser um\u00a0habilitador estrat\u00e9gico de crescimento<\/strong>\u00a0\u2014 onde o cr\u00e9dito se transforma numa alavanca para crescer com seguran\u00e7a e foco. Ou seja, clientes na condi\u00e7\u00e3o de pronto pagamento passam a receber confian\u00e7a e acesso a cr\u00e9dito, permitindo vender melhor, em vez de deixar de vender por mera intui\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

            O futuro j\u00e1 chegou\u2026 e n\u00e3o espera<\/span><\/h3>\n
            \n
            \n

            Muitas empresas ainda acreditam que o seu modelo actual \u201cfunciona\u201d. Por\u00e9m, como conclu\u00edram estes intervenientes, isso n\u00e3o garante que continue a funcionar no futuro. A tecnologia avan\u00e7a mais rapidamente do que nunca, e quem n\u00e3o se adaptar arrisca-se a ficar fora do mercado sem se aperceber.<\/p>\n

            A verdadeira quest\u00e3o hoje n\u00e3o \u00e9 se se deve adoptar a IA, mas quanto tempo demorar\u00e1 a gerar retorno. Com o apoio de ferramentas consolidadas no mercado, como a plataforma YNDIKA, este retorno e a curva de aprendizagem reduzem-se a poucos meses.<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

            \n
            <\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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