Uma vez que a maior questão da operação de análise de crédito se encontra no processamento das informações, se torna imprescindível, então, que se pense em formas de otimizar, qualificar a assertividade das análises. E é ai que entra a Inteligência Artificial na análise de crédito.

A padronização dos dados e a disponibilização de novas informações possibilitou a incorporação de tecnologias para uso desses dados de maneira estruturada.

Esse processo de incorporação de inteligências tecnológicas às etapas da análise do crédito, baseados em fatores objetivos e subjetivos, possibilitaram maior efetividade das análises. Isso aumentou a assertividade das previsões, e possibilitou o aumento de competitividade das empresas que se adequaram rapidamente às mudanças trazidas pelos avanços tecnológicos.

 Atualmente, a grande capacidade de diferenciação do profissional reside na potencialidade de conseguir trabalhar as informações que tem em mãos, para entender o momento financeiro da empresa. Considerando que há fatores qualitativos e quantitativos envolvidos no processo, é imprescindível levar em conta e ponderar a importância e a relevância das capacidades de um analista de risco.

Nesse sentido, a solução do desafio de processamento dos dados se baseia em ações de cooperação entre as habilidades do analista com as tecnologias capazes de analisar grandes volumes de dados.

A tecnologia e a automação tornam a operação mais escalável 

O analista precisa estar atento aos detalhes da operação e alinhado com as novas tecnologias de automação.

São os chamados “olhares planetários” do analista que conseguirão auxiliar o aprendizado das máquinas, de forma que a operação seja trabalhada em parceria entre o analista e os processos de automação.

O objetivo do analista, nessa parceria com as máquinas, é fornecer informações subjetivas para a análise que não são contempladas na coleta objetiva de informações. E assim a instituição, com humanos capacitados e máquinas personalizadas parceiras, conseguirá construir formas cada vez mais escaláveis de análises.

Quando há processos de automação, complementando o processo da operação de análise, o analista precisa estar atento aos detalhes das informações coletadas e perceber que seu papel é muito valioso na subjetividade da análise.

Questões específicas e melindres, não contempladas na objetividade dos dados, coletados exigem a percepção humana. Portanto, somente conseguem ser detectados por analistas que confiam na tecnologia como parceira na etapa automatizada da operação. 

A tecnologia também auxilia no monitoramento constante dos covenants, uma vez que o monitoramento de qualquer discrepância pode ser detectado por máquinas em vigília constante e mostrado para uma análise mais criteriosa de um analista.

E o analista humano? A análise qualitativa e os papéis do analista de crédito

Automação e ciência de dados, quando parceiras, alavancam a produtividade da operação.

O universo financeiro é complexo e a Inteligência de Dados pode atuar para agilizar alguns processos.

O grande benefício do desafio de usar inteligência artificial na análise de crédito é que o analista consegue reduzir seu tempo gasto em tarefas de menor valor agregado e focar em ações de maior rentabilidade, sem comprometer os prazos de entrega das análises.

Ao longo da história havia fontes pragmáticas da análise de crédito, mas hoje com a inserção da tecnologia o mercado ganhou o bônus do ganho de tempo através da automação de processos aliado à ciência de dados.

Quando há automação de processos que são basicamente manuais o analista consegue, então, sair desse tipo de atividade e focar em ações de maior valor agregado.

O analista pode desempenhar dois papéis valiosos:

  • Ser o tutor de uma máquina de inteligência artificial que realiza o trabalho manual;
  • Direcionar sua inteligência humana de forma ampla em outras demandas mais gerais, como por exemplo, a compreensão de artimanhas de mercado na interpretação dos dados e a elaboração de projeções baseada em sua experiência de vida.