A automação de processos na esteira de crédito apresenta inúmeros benefícios para as instituições financeiras, incluindo o aumento da eficiência, redução de erros na análise de crédito e melhoria na tomada de decisão.
Neste material, iremos te ajudar a entender os processos específicos dentro da esteira de crédito que podem ser automatizados e como essa ação impacta positivamente as operações financeiras da sua empresa. Boa leitura!
A esteira de crédito refere-se ao conjunto de processos que uma instituição financeira utiliza para avaliar, aprovar e monitorar pedidos de crédito. Uma esteira de crédito eficiente é vital para a saúde financeira de uma instituição, justamente por garantir que as concessões de crédito sejam tomadas com rapidez e precisão.
No entanto, processos manuais na esteira de crédito enfrentam problemas comuns, como atrasos, erros humanos e inconsistências, que podem comprometer a eficiência da análise e a satisfação do cliente.
Abaixo, vamos conhecer quais são os principais processos, seus desafios e como superá-los quando automatizamos algumas tarefas.
A coleta de informações financeiras é um passo crucial na esteira de crédito. O padrão desse processo envolve a captação e inserção das informações em um sistema de banco de dados. Essa etapa inicial, por sua vez, gera muito trabalho manual, na medida que acaba exigindo a inserção de cada registro separadamente no sistema.
Essa etapa exige precisão e agilidade para garantir uma análise completamente eficiente. O trabalho manual é demorado e está fadado a erros humanos, como a entrada incorreta de informações que acaba comprometendo toda a esteira.
A coleta de dados automatizada traz ferramentas que conseguem extrair e armazenar dados financeiros de forma precisa e rápida.
Por exemplo, sistemas de OCR (Optical Character Recognition) podem ser utilizados para digitalizar documentos financeiros, enquanto algoritmos avançados processam e validam esses dados de forma automática.
Na medida em que as informações essenciais podem estar dispersas em múltiplas fontes, como bancos de dados internos, sistemas de gestão financeira e plataformas de terceiros. Consolidar esses dados manualmente é um processo complexo e sujeito a erros, além de ser moroso.
Uma solução eficaz para este problema é a implementação de sistemas automatizados que conectam diversas fontes de dados através de APIs (Application Programming Interfaces). Essas APIs permitem que os diferentes sistemas se comuniquem e troquem informações em tempo real, centralizando todos os dados necessários em uma única plataforma.
A análise de balanços patrimoniais é uma tarefa detalhada e suscetível a erros quando realizada manualmente.
A análise de balanços patrimoniais é uma tarefa muito criteriosa e essencial para a avaliação de crédito, pois é a partir desses balanços patrimoniais que se tem uma visão clara da saúde financeira de um cliente. A premissa é, basicamente, identificar os ativos, passivos e patrimônio líquido.
A automação de análise de balanços patrimoniais traz algoritmos avançados que podem ser treinados para analisar balanços patrimoniais de maneira precisa e rápida, identificando automaticamente padrões e anomalias que podem indicar oportunidades ou riscos.
Esses sistemas conseguem processar grandes volumes de dados em tempo recorde, fornecendo insights detalhados que seriam difíceis de se obter com ações manuais.
Os modelos de score de crédito são ferramentas fundamentais para a avaliação do risco de crédito de um cliente. Quando são calculados com base em uma combinação de critérios subjetivos e dados históricos, podem levar a inconsistências e subjetividades, já que diferentes analistas podem interpretar os dados de maneiras distintas.
A automatização, utilizando Machine Learning, consegue analisar grandes volumes de dados históricos e identificar padrões que apontam para o risco de inadimplência.
A tomada de decisão, baseada em processos manuais, parte de um esforço que demanda tempo e pode ser altamente subjetivo. Ainda mais quando essa decisão é executada com base em atividades manuais e sem uma estratégia bem definida.
A aprovação de crédito é uma etapa crítica na esteira de crédito, onde cada pedido deve ser revisado com cautela, para garantir que a instituição não assuma riscos desnecessários.
A automação da aprovação, utilizando sistemas de decisão baseados em Inteligência Artificial de crédito e algoritmos, pode transformar completamente este processo.
Esses sistemas são programados para seguir critérios específicos de aprovação e rejeição de crédito, aplicando-os de maneira consistente e objetiva. Além disso, podem processar grandes volumes de pedidos de crédito simultaneamente, acelerando o tempo de resposta e a produtividade do seu time.
A avaliação de risco é fundamental para determinar a viabilidade de conceder crédito a um cliente. A automação pode ser feita utilizando sistemas com análise preditiva, que traz uma solução mais precisa e confiável.
O monitoramento contínuo do desempenho de crédito é essencial para garantir que os riscos sejam gerenciados com segurança. Ações manuais são ineficazes, pois as informações podem se tornar desatualizadas com rapidez e, ainda, respostas a mudanças no perfil de risco podem ser tardias.
O uso de sistemas de monitoramento em tempo real, oferece uma solução de automação mais imediata. Esses sistemas são programados para analisar, sem interrupção, os dados financeiros dos clientes e alertar sobre quaisquer mudanças significativas no perfil de risco.
Isso permite que as instituições financeiras acabem respondendo rapidamente a novos riscos, adotando medidas proativas para mitigar eventuais problemas.
A revisão e atualização dos perfis de crédito é uma tarefa contínua que garante que as avaliações de crédito sejam sempre baseadas nas informações mais recentes e atualizadas. Processos manuais inviabilizam essa gestão contínua.
A automação deste processo, mediante sistemas capazes de analisar/processar grandes volumes de dados e atualizar os perfis de crédito em tempo real, garante que todas as informações sejam sempre atuais e precisas.
A automação dos processos na esteira de crédito não só aumenta a produtividade e reduz erros, como também melhora a tomada de decisão e a experiência do cliente.
Ao automatizar a coleta, análise e tomada de decisão, as instituições financeiras podem otimizar suas operações e se manter mais competitivas no mercado.
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