O uso de inteligência artificial está impactando positivamente o atual cenário da gestão de risco de crédito. Como o setor Financeiro lida com complexidade de dados e exigências regulatórias, a evolução constante de metodologias e ferramentas é essencial.
No Brasil, a avaliação do risco de crédito enfrenta desafios práticos relacionados a eventos extremos, variações nas políticas econômicas, choques macroeconômicos e, mais recentemente, o avanço acelerado da tecnologia.
Modelos tradicionais, como regressões lineares e scorecards, já não são suficientes para lidar com a dinâmica e o volume de dados disponíveis atualmente. Nesse contexto, a inteligência artificial tem se mostrado uma aliada indispensável para otimizar a análise de risco de crédito.
Depois da crise financeira global de 2008, a regulamentação do setor Financeiro se tornou mais rigorosa, com a implementação de normas como a IFRS 9, que exige das instituições a provisão para perdas de crédito esperadas, considerando impacto de cenários econômicos.
Resolução CMN n.º 4.966
No Brasil, a Resolução CMN 4.966/21 busca uma harmonização com normas internacionais de contabilidade e considerações relevantes para impacto de perdas esperadas associadas ao risco de crédito. Nesse ambiente, a IA figura como essencial, permitindo a tratamento de dados e criação de modelos robustos e adaptativos.
Esses modelos são capazes de processar grandes volumes de dados em tempo real, ajustando-se constantemente às mudanças no ambiente econômico e incorporando novas variáveis que afetam o risco de crédito.
A capacidade da IA de integrar dados de diferentes fontes e formatos — tanto estruturados quanto não estruturados — proporciona uma visão mais detalhada e precisa do risco, permitindo que as instituições financeiras tomem decisões rápidas e melhor informadas.
Desafios
Entre os principais obstáculos enfrentados pelas instituições financeiras está o tratamento adequado de grandes volumes de dados. A IA, com sua capacidade de processar e analisar big data, tem o potencial de transformar essa dificuldade em oportunidade.
A escassez de profissionais especializados em IA e análise de risco de crédito também é uma barreira importante. Além de integrar novas tecnologias, as instituições precisam capacitar suas equipes, investindo em treinamento contínuo e habilidades interdisciplinares.
O aprendizado contínuo dos modelos também é essencial para que a IA mantenha sua eficácia. Para desenvolver modelos robustos, é necessário integrar dados macroeconômicos e analisar tendências para criar previsões assertivas.
A inteligência artificial permite essa integração de múltiplas fontes de dados, o que é fundamental para que as instituições financeiras estejam preparadas para responder rapidamente a mudanças no cenário econômico global.
Em resumo, a IA está tornando a gestão de risco de crédito mais eficiente, precisa e ágil para lidar com a complexidade de dados e regulamentações. Contudo, para que essas tecnologias sejam eficazes, o setor Financeiro precisa superar desafios técnicos, estruturais e de expertise.