Modelo de crédito ruim é fraqueza de mercado. Veja como a IA oferece score individual e assume 100% do risco na venda a prazo para PMEs.
O crédito é essencial para o desenvolvimento. Para grandes indústrias e distribuidoras, dar prazo de pagamento é o que faz os pequenos varejistas (os PDVs) comprarem mais.
No entanto, vender a prazo significa abrir a porta para o risco de crédito, um problema silencioso que, se mal controlado, pode acabar com o lucro de meses de trabalho duro.
De acordo com a pesquisa da CNDL/SPC de setembro, mais de 70 milhões de brasileiros estão inadimplentes atualmente, no recorde histórico do indicador de pessoas físicas, com reincidência de mais de 85%.
No mercado de vendas B2B para o varejo, o risco de calote também é um problema complexo, caro e, na maioria das vezes, mal resolvido.
As pequenas e médias empresas (PMEs) varejistas vivem em um mundo instável e nem sempre mostram seus números financeiros de forma clara.
Por isso, os modelos antigos de análise de crédito não funcionam mais. O maior erro é oferecer a mesma taxa de juros e o mesmo prazo para um cliente super seguro e para outro que tem maior risco.
Essa falta de precisão na cobrança de risco é o principal ponto fraco do setor.
O trabalho impossível de avaliar tantos clientes
O primeiro grande desafio é lidar com a quantidade de clientes.
Uma grande empresa pode ter dezenas de milhares de pequenos varejistas em sua carteira.
- O alto custo da análise manual: Tentar analisar a situação financeira de milhares de pequenos varejistas um por um, usando métodos antigos (como balanços e certidões), é muito caro e lento. O gasto para liberar o crédito acaba sendo maior do que o lucro que ele traz.
- O score limitado: As PMEs do varejo nem sempre têm um histórico grande de empréstimos e dívidas nos bancos tradicionais. Por isso, os sistemas acabam dando um “score apagado”: ou classificam a PME como de risco alto por não terem dados suficientes, ou erram subestimando o risco de calote.
- A injustiça da “taxa igual”: Sem conseguir avaliar o risco de cada um, a saída é aplicar uma “taxa média” ou “taxa fixa” para todos os clientes. O resultado é ruim: os clientes bons (baixo risco) pagam mais caro do que deveriam, pois estão bancando o risco dos clientes ruins. Assim, a oferta de crédito fica menos interessante para os melhores compradores.
O calote inesperado e a dificuldade de recuperar
O calote no varejo é conhecido por ser imprevisível.
Enquanto as grandes redes são monitoradas de perto, a PME é muito mais sensível a qualquer crise econômica ou mudança no mercado local.
- Risco oculto: Um pequeno mercado pode parecer bem hoje, mas pode quebrar amanhã por causa da abertura de um concorrente forte na rua de trás. Modelos antigos, que só olham para os números do ano passado, não conseguem prever essas mudanças rápidas.
- A cobrança cara: Quando a dívida atrasa, o custo para cobrar de pequenas empresas é alto e nem sempre dá resultado. O gasto com advogados e escritórios de cobrança muitas vezes consome a maior parte do dinheiro que seria recuperado. Para quem cuida das finanças, aceitar a perda e jogar o valor fora é uma dor de cabeça constante.
Os modelos antigos não acompanham o mercado
O principal problema dos modelos de crédito tradicionais é que eles são parados no tempo.
Eles só olham para o passado (o último balanço, o histórico do ano anterior).
- A necessidade de dados em tempo real: Em um varejo que muda toda semana, o crédito precisa ser dinâmico. Um sistema moderno precisa processar dados do mercado na hora, para saber:
- O volume de vendas que o cliente tem feito.
- Se ele está comprando mais ou menos estoque.
- Como a economia local e setorial está afetando o negócio dele.
- A força dos dados escondidos: O crédito atual não pode olhar só para o CNPJ e a Receita Federal. Ele precisa usar dados alternativos, informações que mostram o comportamento de compra, a organização da loja e o relacionamento do cliente com seus fornecedores. São esses dados que revelam se um pequeno negócio está realmente saudável.
O custo oculto de não avaliar o risco certo
A incapacidade de gerenciar o risco de forma inteligente não só causa prejuízos diretos, mas também atrapalha o crescimento das vendas.
- Limitação da venda: Muitos fornecedores, por medo do calote, dão um limite de crédito baixo ou um prazo curto demais para clientes que poderiam comprar muito mais. O medo da inadimplência faz a empresa perder oportunidades de venda.
- Perda de competitividade: Quando a distribuidora cobra uma taxa alta e igual para todos, ela abre espaço para que concorrentes mais rápidos roubem os clientes mais seguros, oferecendo crédito mais justo e barato. O modelo de crédito ruim se torna uma fraqueza de mercado.
A solução: IA no crédito B2B
A saída para esse círculo vicioso de risco está na tecnologia que consegue trazer a velocidade e a precisão que os modelos antigos não oferecem.
É nesse ponto que a CashU entra em cena.
A CashU resolve o problema do crédito B2B usando uma plataforma poderosa de Inteligência Artificial (IA) de crédito.
- Análise detalhada (lupa no risco): A plataforma analisa mais de 1500 tipos de dados (muitos deles alternativos e de mercado) para criar um perfil de risco único para cada cliente da carteira. É um nível de detalhe impossível de ser feito por pessoas.
- Score na hora e preço justo: Em vez da taxa fixa, a CashU oferece um score e limite de crédito em tempo real para cada cliente. Com isso, o preço cobrado (juros) é justo e competitivo, pois reflete exatamente o risco daquele comprador. Isso maximiza o lucro da operação.
- Risco zero para o fornecedor: O modelo da CashU foi criado para que a indústria ou distribuidora receba o valor da venda à vista e não se preocupe com o calote. A CashU assume 100% do risco, confiando totalmente na capacidade da sua IA para prever o pagamento.
A CashU transforma a gestão de risco, de algo que só dava dor de cabeça para algo que impulsiona as vendas.
Nossa IA de crédito B2B permite que os grandes fornecedores foquem em vender, deixando o risco e a complexidade da análise de crédito para um motor de IA de ponta.
É o fim da taxa igual e o início da era do crédito inteligente e lucrativo no varejo B2B.
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