Em julho de 2026, a inadimplência atingiu 9,2 milhões de empresas brasileiras, somando R$ 238,6 bilhões em dívidas, segundo levantamento da Serasa Experian. Com a maior parte dos casos concentrada entre micro e pequenas empresas, o cenário reforça um desafio para os negócios: como identificar riscos com agilidade e confiança antes que se transformem em prejuízos?
Em um mercado que exige respostas cada vez mais rápidas, antecipar possíveis imprevistos pode fazer toda a diferença. A inteligência artificial tem ajudado para essa agilidade ao permitir a análise de grandes volumes de informações em poucos segundos. No entanto, antes fosse a rapidez o único fator relevante.
Para fazer escolhas mais seguras, é preciso ter informações confiáveis, especialmente quando um erro pode comprometer os resultados de uma empresa, tanto no curto quanto no longo prazo. Sem dados de qualidade e uma análise capaz de interpretar o contexto, até mesmo uma resposta rápida pode levar ao caminho errado.
É nesse ponto que entra a IA², abordagem desenvolvida pela Serasa Experian, a maior datatech do país. O conceito parte da inteligência analítica da companhia, potencializada pela inteligência artificial. Enquanto a capacidade analítica permite identificar e contextualizar os dados mais relevantes para uma avaliação precisa de cada situação, a IA amplia o poder de processamento para apoiar decisões mais ágeis e confiáveis.
Se antes dados e modelos analíticos já faziam parte das operações da Serasa Experian, hoje, com a inteligência artificial, a empresa intensificou ainda mais a velocidade e o volume de informações processadas, reforçando sua posição como referência no mercado de datatech.
Encontrar quem tem maior chance de comprar
Alcançar muita gente não significa chegar às pessoas certas. Para uma área de marketing, uma audiência numerosa perde valor se boa parcela dos consumidores tiver pouca afinidade com aquilo que está sendo anunciado.
Modelos de propensão cruzam diferentes variáveis para estimar a chance de compra. A IA acelera esse processamento e seleciona, entre milhões de consumidores, os grupos mais aderentes a cada campanha e os momentos mais adequados para abordá-los.
Segundo a Serasa Experian, clientes que combinam esses recursos registram economia de até 50% no investimento em mídia. Uma seleção mais precisa do público reduz o desperdício de verba com anúncios dirigidos a pessoas com baixa propensão à compra.
Em campanhas de grande alcance, essa seleção pode ser atualizada à medida que novos registros são incorporados. A inteligência artificial analisa grandes bases e atualiza os grupos de consumidores sem exigir uma avaliação individual de cada pessoa.
Mais dados entram na decisão de crédito
Histórico de pagamentos, Score e renda há tempos fazem parte da avaliação de crédito. Hoje, registros transacionais e aspectos do contexto domiciliar e relacional ajudam a ampliar essa análise sobre o consumidor.
O cruzamento dessas variáveis permite diferenciar os perfis de risco e identifica solicitações que reúnem condições para aprovação sem flexibilizar os critérios adotados pela empresa.
De acordo com a Serasa Experian, seus clientes registram redução de até 67% no tempo de análise, acompanhada de aumento nas taxas de aprovação.
Em operações com milhares de solicitações, reduzir etapas manuais encurta a espera por uma resposta e aumenta o número de pedidos analisados. A qualidade das informações, os modelos adotados e os critérios definidos para a concessão ajudam a sustentar cada decisão.
Fraude exige resposta em segundos
Poucos segundos separam uma compra corriqueira de uma transação que merece investigação. Reconhecer sinais suspeitos com agilidade é essencial, mas verificações excessivas criam atrito para clientes legítimos e prejudicam a conversão.
Na biometria facial, algoritmos examinam características da imagem e cruzam esses elementos com outros mecanismos de proteção. A análise procura indícios de irregularidade em plataformas que recebem um grande número de transações simultaneamente.
A Serasa Experian informa que suas análises de biometria facial atingem mais de 90% de acurácia. A tecnologia também identifica padrões emergentes e automatiza etapas da investigação, reduzindo o tempo de resposta diante de tentativas de fraude.
A automação, no entanto, exige acompanhamento, revisão de critérios e governança, da origem e do tratamento das informações à definição dos limites de cada tecnologia.
O endereço também pesa no crédito rural
Renda, dívidas e histórico de pagamentos não são os únicos elementos considerados na avaliação de um produtor. Cultura plantada, características da propriedade e localização também entram na análise de uma operação de crédito rural.
Dados financeiros e cadastrais são cruzados com aspectos comportamentais, produtivos e de conformidade. O monitoramento geoespacial reúne informações sobre a propriedade e seu entorno, enquanto modelos preditivos e IA entram na avaliação do risco de crédito e de fatores socioambientais.
Imagens, localização, histórico financeiro e características produtivas detalham cada operação. Em carteiras extensas, esse cruzamento direciona a atenção para casos que exigem investigação adicional e identifica oportunidades comerciais de acordo com as características de cada região.
Entre clientes da Serasa Experian que adotam essa abordagem, a redução da inadimplência em operações de crédito rural chega a 50%.
Diferentes desafios pedem análises sob medida
Cada área ou negócio enfrentam desafios próprios e, por isso, exigem respostas que considerem seus contextos. Com soluções que atendem a diferentes segmentos das empresas, 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 inteligência artificial, a datatech ajuda empresas a antecipar riscos e identificar oportunidades para tomar decisões mais ágeis e confiáveis.
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Conteúdo reproduzido originalmente em: CNN Brasil por maribarbosa.