Veja como a inteligência artificial está revolucionando o crédito B2B, levando mais segurança, personalização e praticidade para a cadeia do varejo.
O cenário do crédito B2B (business-to-business) está passando por uma revolução importante, impulsionada pela inteligência artificial (IA). À medida que empresas buscam otimizar processos, reduzir riscos e tomar decisões mais precisas, a IA emerge como uma aliada estratégica.
Neste artigo, exploraremos como a IA está moldando o crédito B2B e revolucionando a cadeia do varejo, abordando temas cruciais, como: IA no crédito B2B, análise de riscos, predição de comportamentos, prevenção a fraudes e crédito B2B turbinado por IA.
O papel da inteligência artificial na avaliação de crédito B2B
A avaliação de crédito é um dos pilares fundamentais para o funcionamento saudável do mercado financeiro e empresarial. No contexto B2B, onde empresas negociam com outras empresas, essa análise ganha ainda mais relevância.
A capacidade de prever riscos, entender a saúde financeira de uma organização e tomar decisões informadas é crucial para garantir transações seguras e sustentáveis. Assim, quais as funções da IA na avaliação de crédito B2B? Veja a seguir.
Como a IA analisa a capacidade de pagamento
Os algoritmos de IA examinam uma variedade de dados para avaliar a capacidade de pagamento de uma empresa. Isso inclui:
- Histórico financeiro: a IA analisa demonstrativos financeiros, balanços patrimoniais e fluxos de caixa. Ela identifica tendências, flutuações e padrões que podem indicar a saúde financeira da empresa.
- Comportamento de pagamento: através de dados de pagamentos anteriores, a IA avalia se a empresa cumpre suas obrigações financeiras dentro dos prazos estipulados.
A IA também utiliza técnicas de aprendizado de máquina para prever riscos de inadimplência, o que envolve:
- Modelos de pontuação de crédito: algoritmos treinados em grandes conjuntos de dados históricos atribuem uma pontuação de crédito a cada empresa. Essa pontuação reflete o risco de inadimplência de cada cliente da carteira.
- Redes neurais: essas redes complexas podem capturar relações não lineares entre variáveis, permitindo uma análise mais sofisticada dos riscos.
A IA pode automatizar a coleta e análise de dados, acelerando o processo de avaliação de crédito. Isso reduz a dependência de análises manuais demoradas e minimiza erros humanos. Antigamente, a coleta de informações sobre uma empresa era um processo demorado e manual. Hoje, a IA assume essa tarefa, com:
- Fontes de dados abundantes: a IA acessa bancos de dados, registros públicos, redes sociais e outras fontes para obter informações relevantes sobre a empresa solicitante.
- Velocidade e escala: em segundos, a IA reúne dados que antes levariam horas ou dias para serem compilados manualmente.
Como a IA prevê comportamentos de pagamento
No mundo do crédito, a capacidade de prever o comportamento de pagamento de empresas é crucial para os credores. Afinal, antecipar atrasos ou inadimplências pode evitar perdas financeiras significativas.
É aqui que entra a análise preditiva de comportamento de pagamento, impulsionada pela inteligência artificial. A análise preditiva funciona a partir de alguns fundamentos:
- Histórico de pagamentos: a IA mergulha nos dados históricos de pagamentos de uma empresa. Isso inclui informações sobre datas de vencimento, valores pagos, atrasos e inadimplências anteriores.
- Padrões e tendências: com base nesses dados, a IA identifica padrões e tendências. Por exemplo, ela pode perceber que uma empresa costuma pagar pontualmente ou que apresenta atrasos frequentes.
- Modelos de machine learning: algoritmos de machine learning são treinados com esses dados. Eles aprendem a reconhecer os sinais sutis que indicam riscos futuros.
- Variáveis relevantes: a IA considera várias variáveis, como sazonalidade, flutuações de caixa e eventos econômicos. Tudo isso ajuda a prever o comportamento futuro.
Como a IA detecta fraudes
Detecção e prevenção de fraudes é um campo crucial, especialmente no setor financeiro, onde a segurança das transações é fundamental.
Atualmente, o setor financeiro enfrenta uma crescente onda de fraudes. Seja com pessoas físicas ou grandes empresas, os fraudadores utilizam tecnologias cada vez mais avançadas para cometer crimes.
De acordo com o Relatório de Identidade Digital e Fraudes 2024, desenvolvido pela Serasa Experian, 58% das empresas entrevistadas afirmam que a preocupação com esse tópico aumentou entre 2022 e 2024.
Neste sentido, a IA emerge como uma solução promissora para combater fraudes. Ela utiliza algoritmos avançados e técnicas de aprendizado de máquina para detectar e mitigar atividades fraudulentas com mais precisão. Como isso acontece? Vamos ver:
Detecção em tempo real
A IA permite que instituições financeiras monitorem operações em tempo real. Ela identifica padrões de gastos atípicos e comportamentos suspeitos.
Com o aprendizado contínuo, a IA aprimora suas respostas ao longo do tempo, bloqueando imediatamente transações fraudulentas e evitando perdas significativas.
Análise de dados históricos e padrões complexos
Algoritmos de aprendizado de máquina analisam vastos volumes de dados históricos. Eles identificam padrões que seriam difíceis de discernir manualmente.
As redes neurais, que imitam o funcionamento do cérebro humano, são particularmente eficazes na detecção de atividades suspeitas mais sofisticadas. Elas reconhecem relações complexas entre os dados.
O reconhecimento de padrões é vital para identificar comportamentos ou transações que se desviam do esperado, sinalizando potenciais fraudes.
A detecção em tempo real aumenta a segurança das operações e traz eficiência, reduzindo falsos positivos e negativos.
Além disso, a automatização das análises diminui a necessidade de intervenção humana, permitindo que as instituições redirecionem recursos para funções mais estratégicas.
No setor financeiro, a IA pode bloquear imediatamente atividades suspeitas durante transações e otimizar o processo de onboarding de novos clientes, tornando-o mais ágil e menos burocrático.
Benefícios da IA no crédito B2B
Após tudo que vimos até aqui, fica fácil perceber que a inteligência artificial chegou para revolucionar o crédito B2B, trazendo diversos benefícios, tais como:
- Eficiência: a IA processa grandes volumes de dados rapidamente, permitindo que as instituições financeiras atendam mais solicitações de crédito em menos tempo.
- Redução de erros: a automação minimiza erros manuais, evitando decisões baseadas em informações incorretas.
- Melhoria na experiência do cliente: a análise ágil e precisa torna o processo menos frustrante para os solicitantes.
- Decisões informadas: os credores podem usar essas previsões para tomar decisões mais informadas sobre empréstimos e limites de crédito.
- Redução de riscos: antecipar atrasos ou inadimplências permite que os credores adotem medidas preventivas, como renegociar prazos ou aumentar garantias.
- Eficiência operacional: a automação da análise preditiva economiza tempo e recursos, tornando o processo mais ágil.
Crédito B2B turbinado por IA
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