Qualidade de dados e IA guiam escolha de motor de crédito
Análise de risco exige atenção a fontes de informação, escalabilidade e inteligência artificial para decisões assertivas.
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A seleção de uma ferramenta adequada para análise de risco exige atenção a pilares como fontes de informação, escalabilidade e uso de inteligência artificial.
Com o aumento expressivo de bases de informações disponíveis no mercado financeiro, a escolha de um motor de crédito tornou-se uma tarefa complexa. Instituições financeiras, fintechs e empresas de varejo precisam adotar critérios rigorosos para garantir análises de risco precisas e eficientes.
Um artigo técnico publicado pelo portal Finsiders Brasil detalha os elementos fundamentais para essa decisão. Segundo Rodrigo Cabernite, cofundador e co-CEO da Gyra+ e especialista com duas décadas de experiência no mercado de capitais, os principais pilares incluem a qualidade das bases consultadas, a autonomia na configuração das políticas, a usabilidade para o analista e a escalabilidade do sistema.
A triagem das informações é apontada como um dos maiores desafios atuais. "Existe dado bom e dado ruim. São centenas de fontes. Tem dado atualizado e desatualizado", afirma Cabernite, ressaltando a necessidade de ferramentas que consigam filtrar e processar o volume massivo de registros.
Para atender a essa demanda, plataformas tecnológicas têm focado em centralizar o fluxo de informações e automatizar as regras de aprovação. A integração de inteligência artificial surge como um diferencial competitivo, permitindo que empresas de diferentes setores otimizem suas operações de concessão de crédito com maior segurança e agilidade.