Como a Inteligência Artificial Está Transformando a Análise de Risco nas Empresas Brasileiras

Em julho de 2026, o cenário econômico brasileiro foi marcado por um aumento significativo na inadimplência, afetando cerca de 9,2 milhões de empresas e gerando um montante de R$ 238,6 bilhões em dívidas, de acordo com dados levantados pela Serasa Experian. A maior parte desses casos envolve micro e pequenas empresas, o que torna evidente um desafio crucial para os negócios: como detectar riscos de forma rápida e precisa antes que eles se tornem prejuízos irreparáveis?

Num mercado que exige respostas cada vez mais ágeis, a capacidade de antecipar problemas pode ser o diferencial que separa o sucesso do fracasso. A boa notícia é que a inteligência artificial (IA) vem desempenhando um papel fundamental nesse processo, permitindo a análise de grandes volumes de informações em questão de segundos. Contudo, a rapidez não é o único aspecto a ser considerado.

A Importância de Dados Confiáveis

Para tomar decisões seguras, é essencial contar com informações de qualidade. Afinal, um único erro pode comprometer os resultados de uma empresa, tanto no curto quanto no longo prazo. Sem dados confiáveis e uma análise que interprete corretamente o contexto, uma resposta rápida pode acabar levando a empresa pelo caminho errado.

É nesse cenário que entra a abordagem conhecida como IA², desenvolvida pela Serasa Experian, uma das maiores datatechs do Brasil. Este conceito combina a inteligência analítica da empresa com o poder da inteligência artificial. Enquanto a capacidade analítica permite identificar e contextualizar os dados mais relevantes para uma avaliação precisa, a IA amplia a velocidade de processamento de informações, apoiando decisões mais rápidas e confiáveis.

Acelerando o Encontro com o Cliente Certo

Alcançar um grande número de pessoas não é sinônimo de atingir as pessoas certas. Para as áreas de marketing, uma audiência ampla pode perder valor se uma parte significativa dos consumidores não tiver afinidade com o produto ou serviço oferecido. Modelos de propensão analisam diferentes variáveis para estimar as chances de compra. A IA acelera esse processamento, selecionando, entre milhões de consumidores, aqueles que têm maior afinidade com cada campanha, assim como os momentos mais propícios para abordá-los.

• Clientes que utilizam esses recursos reportam uma economia de até 50% no investimento em mídia.
• Uma seleção mais precisa do público reduz o desperdício de recursos com anúncios direcionados a pessoas com baixa propensão à compra.

Em campanhas de grande alcance, a seleção pode ser constantemente atualizada à medida que novos dados são incorporados. A inteligência artificial analisa extensas bases de dados e atualiza os grupos de consumidores sem a necessidade de avaliar cada indivíduo.

Ampliação da Análise de Crédito

Tradicionalmente, elementos como histórico de pagamentos, Score e renda são utilizados na avaliação de crédito. Entretanto, hoje em dia, também são considerados registros transacionais e aspectos do contexto domiciliar e relacional, ampliando a análise sobre o consumidor. A combinação dessas variáveis permite diferenciar perfis de risco e identificar solicitações que têm condições de aprovação, sem flexibilizar os critérios da empresa.

De acordo com a Serasa Experian, seus clientes têm notado uma redução de até 67% no tempo de análise, acompanhada por um aumento nas taxas de aprovação. Em operações que envolvem milhares de solicitações, a redução de etapas manuais não só encurta a espera por respostas, mas também aumenta o número de pedidos analisados. A qualidade das informações e os critérios definidos são fundamentais para sustentar cada decisão.

Fraude: A Importância de Respostas Rápidas

Em um mundo onde poucos segundos podem fazer a diferença entre uma compra comum e uma transação que merece investigação, reconhecer sinais suspeitos com agilidade é essencial. Entretanto, verificações excessivas podem criar atrito para clientes legítimos, prejudicando a conversão. Na biometria facial, algoritmos analisam características da imagem e cruzam esses dados com outros mecanismos de proteção, buscando indícios de irregularidades em plataformas que lidam com um alto volume de transações.

A Serasa Experian afirma que suas análises de biometria facial alcançam mais de 90% de precisão. A tecnologia é capaz de identificar padrões emergentes e automatizar etapas da investigação, reduzindo o tempo de resposta em casos de tentativas de fraude. No entanto, a automação precisa ser acompanhada de revisão de critérios e governança, garantindo a qualidade das informações utilizadas.

O Que Pesa na Análise de Crédito Rural

Na avaliação de crédito rural, renda, dívidas e histórico de pagamentos não são os únicos fatores levados em conta. Aspectos como a cultura plantada, características da propriedade e localização também são considerados. Dados financeiros são cruzados com informações comportamentais, produtivas e de conformidade. O monitoramento geoespacial integra dados sobre a propriedade e seu entorno, enquanto modelos preditivos e IA são empregados para avaliar riscos e fatores socioambientais.

Com essa abordagem, a redução da inadimplência em operações de crédito rural chega a 50%, conforme relatado por clientes da Serasa Experian.

Desafios Únicos Requerem Análises Personalizadas

Cada setor enfrenta desafios específicos e, portanto, requer respostas que levem em consideração suas particularidades. Com soluções que atendem a diferentes segmentos, a Serasa Experian aplica a abordagem IA² para transformar dados em análises mais personalizadas, de acordo com as necessidades de cada operação. Ao potencializar sua inteligência analítica com a inteligência artificial, a datatech auxilia empresas a antecipar riscos e identificar oportunidades para decisões mais rápidas e confiáveis.

Assim, ao incorporar a IA², as empresas não apenas melhoram a sua eficiência, mas também se preparam para um futuro onde a agilidade e a precisão nas decisões podem ser a chave para garantir a sobrevivência e o crescimento no mercado.