Na operação da análise de crédito há três desafios principais, e eles podem impactar diretamente o sucesso da concessão de crédito. 

Apesar do mercado ter atualmente muito mais informação do que tinha antes das principais normas e regulações, e apesar de ainda esse volume de dados se apresentar em uma constante crescente, hoje existe ainda o desafio geral da organização desses dados.

O desafio central é organizar os dados de uma maneira que eles sejam utilizáveis a ponto de oferecer recursos para tomadas de decisões mais assertivas e escaláveis que promovam mais segurança ao mercado de crédito e de forma global, à economia.

Conseguir essa assertividade e escalabilidade é possível, mas para tanto é preciso superar os três maiores desafios da operação:

  • conseguir coletar e realizar a leitura certa das informações;
  • interpretar os dados de modo alinhado aos objetivos da instituição financeira;
  • e conseguir realizar projeções e monitoramento do cenário empresarial.

#desafio 1 – Como mecanizar a coleta e a leitura das informações?

O desafio inicial para o sucesso da operação da análise é saber como priorizar a coleta e a leitura das informações.

Nesse ponto reside então alguns critérios imprescindíveis para o sucesso: a agilidade no entendimento e a adaptabilidade do analista às necessidades da instituição. Assim será possível priorizar  e modificar constantemente os dados a serem levantados para cada análise,. 

Cada análise possui um teor único, e o analista pode cuidar dessa ação de forma manual, contudo a mecanização do analista tira a essência da análise de crédito, de maneira a fazer com que o analista tenha trabalhos manuais morosos e se sinta como um robô. Portanto cabe alinhar essa ação de coleta e leitura a formas automatizadas, juntamente com as inteligências do analista.

A partir do alinhamento de inteligência do analista com as expectativas da instituição de forma automatizável é possível, por exemplo, priorizar e escolher quais serão os dados mais importantes para análise. Assim, com um trabalho de coleta menos árduo, o analista tem espaço para compreender, quais informações podem ser consideradas ou não, a depender do caso específico de análise.

Apesar da automatização dessa etapa configurar-se, inicialmente de forma aparentemente mais morosa, ele é necessária e em pouco tempo gera maiores e melhores resultados. 

#desafio 2 – Como lidar com a individualidade da interpretação dos dados?

A Interpretação dos dados é a parte de análise que guarda em sia ações de suma importância para o sucesso da operação, e é a parte que mais tem facilidade de ser automatizada. Isso faz com que seja possível lidar de forma escalável com a individualidade dos dados da análise.

Contudo, em especial na automatização dessa etapa ainda há certo tempo envolvido, se considerarmos desde a incorporação das tecnologias de automação até os usos efetivos dos resultados de agilidade. Em médio prazo a automatização da Interpretação torna o processo da análise de crédito efetiva e escalável. 

Essa tomada de tempo inicial se deve ao fato de que haverá situações em que os analistas precisarão conferir os resultados e, quando necessário, adequá-los e “ensinar a máquina” como realizar melhor as especificidades das análises. 

#desafio 3 – Como ter precisão na projeção e monitoramento da análise?

Em relação ao eixo da projeção de cenário e monitoramento da análise, há fatores e questões próprias dessas ações que, em certa medida complexificam a incorporação dos processos de automação. Já que essas projeções se assemelham a “previsões de futuro” com base em premissas e características que muitas vezes são mutáveis.

previsões de futuro”?

Por exemplo: uma empresa que no início do ano divulgou investimento de 1 milhão, pode ter reduzido drasticamente esse valor, já no primeiro trimestre, em função da pandemia do COVID-19. Isso faz com que as funções de reações, por parte das empresas, sejam difíceis  de serem previstas e calculadas.

Por isso quando há a necessidade de elaborar cenários para as análises, as capacidades de inteligência dos analistas são imprescindíveis, pois são elas que darão nortes para o planejamento de cessão das linhas de crédito.

Contudo quando há diminuição das forças  de trabalho, por exemplo em cenários de crescimento ou em situações de perda de funcionários, então é essencial ter analistas de poder analítico, mas também aliado à centralização da informação, em ações conjuntas com a ciência de dados e às novas ferramentas para que não haja perdas por deslizes ou descuidados humanos.

Portanto a melhor para forma para se obter precisão da projeção e do monitoramento está na união das capacidades intelectuais do analista juntamente com os processos de inteligência dos dados que compõem a análise.

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