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O poder da análise preditiva para avaliação de risco de crédito

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O poder da análise preditiva para avaliação de risco de crédito

Análise preditiva é essencial para empresas que buscam operacionalidade de longo prazo

Quem opera com crédito, de qualquer natureza, opera com risco. E o risco pode estar em todos os lugares: nas ações predatórias dos concorrentes, nas condições de incerteza do mercado, nas restrições financeiras impostas pela pandemia etc. O risco não está restrito ao cumprimento de uma obrigação financeira, está também relacionado ao cumprimento de uma obrigação contratual, uma obrigação de fazer, uma entrega.

Como entender o risco de crédito para uma empresa em recuperação judicial? Ou como avaliar o risco de uma não entrega de um determinado produto? Ou ainda, como mensurar o prejuízo possível oriundo da não entrega de um projeto no prazo correto?

As metodologias de análises reativas não são mais capazes de trazer luz para estas perguntas. Mas análise preditiva pode.

Mas na verdade, o que é análise preditiva?

A análise preditiva abrange uma série de variáveis, técnicas estatísticas, mineração de dados públicos e privados (histórico do seu relacionamento com o cliente por exemplo), conhecimento da legislação atualizada, temas paralegais, análise de panoramas e cenários econômicos e finalmente uma boa leitura situacional adaptável.

A análise preditiva se dedica a identificar riscos e oportunidades a partir da captura e entendimento do relacionamento entre essas variáveis, permitindo a melhor avaliação do risco potencial do grupo de interesse analisado.

Na prática, os modelos de análise preditiva atribuem valores numéricos, pontuações, "notas" que traduzem possibilidades, probabilidades e graus de impacto e relevância para as variáveis analisadas e atribuídas aos públicos de interesse.

Uma das aplicações mais conhecidas da análise preditiva é a pontuação de crédito tão amplamente divulgada e utilizada pelos operadores de crédito. Os modelos de pontuação processam o histórico de crédito concatenados com variáveis de comportamento e incrementado com os riscos situacionais para um determinado prazo pré-estabelecido.

Um bom modelo preditivo tem o poder de explorar padrões e prever o futuro com um certo grau de precisão, antecipando resultados e tendências futuras, auxiliando na inteligência competitiva para uma melhor tomada de decisão na mitigação de risco.

Muitas empresas já trabalham de maneira eficiente ao utilizar previsões de comportamentos para tomadas de decisões a partir de Big Datas, permitindo que haja um movimento de antecipação e preparação para eventos, reagindo proativamente ao invés de reativamente.

Nos últimos anos, a análise preditiva recebeu muita atenção e investimentos devido aos avanços em tecnologia e inteligência artificial.

Qual a diferença entre análise preditiva e a análise reativa?

Enquanto a análise reativa se baseia em informações e dados que atingem apenas os eventos de curto prazo, a preditiva permite uma análise a longo prazo para identificar possíveis tendências e futuros comportamentos.

Embora o processo de criação de modelos de análises preditivas não seja rápido e dependa de boas ferramentas para garimpo e tratamento de informações, é um tema inevitável para as empresas que vislumbram a mínima garantia de operacionalidade de longo prazo.

E você, já tem seu modelo de análise preditiva? 

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