A concessão de crédito é desafiadora. Se, por um lado, conceder crédito sem muitos critérios pode levar as empresas a sofrerem com a inadimplência, dificultar muito a obtenção de crédito pode levar à perda de oportunidades. É aí que entra a derivação para mesa de crédito.
A derivação para mesa de crédito é um mecanismo muito útil para as instituições, mas também apresenta suas limitações. Por isso, o ideal é combiná-la com ferramentas de inteligência artificial (IA) para tornar o processo de tomada de decisões de crédito muito mais eficiente e ágil.
O que é a derivação para mesa de crédito?
A mesa de crédito é uma unidade responsável por analisar e tomar decisões referentes à concessão de crédito nas instituições.
A equipe que trabalha na mesa de crédito analisa as solicitações dos clientes, realiza uma análise de risco e, com base nesse processo, decide se o financiamento deve ser concedido ou não.
O processo geralmente segue determinado padrão:
Primeiro, a equipe faz uma análise preliminar, solicitando aos clientes informações e documentos que ajudem a avaliar se há risco de inadimplência;
Em seguida, é feita uma análise conclusiva visando a verificar se há alguma restrição ao crédito para aquele cliente;
Por fim, com base nas conclusões dos analistas, o crédito é concedido ou negado.
Esse é um sistema de análise manual, que difere da aprovação automática, em que o crédito é concedido diretamente para o solicitante, sem passar pela avaliação de uma equipe especializada.
Mas não é uma avaliação sem critério, quem atua nessa área segue algumas normas e diretrizes definidas pela empresa para que as decisões tomadas estejam alinhadas à sua política de crédito.
Por que algumas decisões precisam ir para uma mesa de crédito?
Algumas decisões de crédito são automáticas, por apresentarem um baixo nível de risco para a empresa ou não serem tão complexas. Muitas vezes, porém, isso não é possível, e é preciso realizar uma análise mais minuciosa.
Justificativas para a necessidade de intervenção humana
Nem todas as decisões de crédito podem ser automatizadas devido à complexidade e às nuances de determinados casos. A intervenção humana é necessária para avaliar melhor as seguintes situações:
Situações intermediárias de risco
Existem casos em que os clientes apresentam um risco razoável de inadimplência. São situações delicadas, pois o risco não é alto o bastante para uma negação automática, mas também não é suficientemente baixo para uma aprovação direta. Quando isso ocorre, o analista precisa intervir com sua expertise.
Crédito para pessoas jurídicas
Os pedidos de crédito de empresas são geralmente mais complexos do que as solicitações de pessoas físicas e demandam uma análise adicional, devido ao perfil financeiro mais complicado.
Para conceder crédito a uma pessoa jurídica, por exemplo, é preciso avaliar fatores como o faturamento da empresa, os registros de protestos, as dívidas em aberto, os balanços, as demonstrações contábeis, os relatórios de fluxo de caixa, o histórico de crédito, bem como outras informações de crédito coletadas de várias fontes. É um processo mais complexo e que, portanto, requer a expertise de um analista capacitado.
Valores mais altos
Em casos de pedidos de crédito de valores elevados também pode ser adotada a derivação para mesa de crédito em lugar da aprovação automática. Afinal, o crédito de valores mais altos têm um impacto potencial maior, o que justifica uma análise mais cuidadosa para evitar riscos e salvaguardar a instituição contra a inadimplência.
Desafios da derivação para mesa de crédito
Embora muitas vezes necessária pelos motivos apresentados acima, a derivação para mesa de crédito também tem seus próprios desafios, como:
Dependência da capacidade do analista em avaliar variáveis corretas
O primeiro obstáculo é a dependência total da capacidade do analista de avaliar todos os fatores necessários para a tomada de decisão corretamente. A eficácia do processo depende unicamente da habilidade do analista em considerar todas as variáveis relevantes, o que é sempre um risco.
Risco de variabilidade nas decisões devido ao conhecimento individual dos analistas
Diferentes analistas podem tomar decisões distintas baseadas em suas próprias experiências e conhecimentos, o que pode levar a inconsistências. Sem que haja critérios objetivos e claros, as decisões não são uniformes e essa inconsistência pode levar a concessões indevidas ou recusa de crédito a clientes que poderiam ser bons pagadores.
Variação nas decisões tomadas por diferentes analistas
Apesar de existir uma política de crédito, cada analista pode chegar a uma conclusão diferente para casos semelhantes, e essa variação nas decisões acaba afetando a padronização.
Vantagens da aplicação de inteligência artificial nesse processo
Esses desafios podem ser minimizados com o uso da IA como auxiliar da concessão de crédito. Confira os benefícios a seguir:
Ajuda os analistas a identificarem pontos de dúvida
A IA fornece explicabilidade e interpretabilidade, ajudando os analistas a identificarem pontos de dúvida a respeito de um caso específico e entenderem melhor os fatores que influenciam a sua decisão.
Torna a decisão mais assertiva e menos dependente da habilidade individual do analista
As ferramentas de IA auxiliam na padronização da análise, tornando-a mais precisa, uma vez que passa a depender menos das habilidades individuais de cada analista.
Processos de decisão mais padronizados
Com isso, as soluções de IA tornam os processos de decisão sobre conceder ou não crédito mais padronizados, reduzindo a variabilidade nas avaliações dos analistas.
Conclusão
Neste artigo, vimos que a derivação para mesa de crédito muitas vezes se torna necessária para otimizar o processo de concessão de crédito, no entanto, suas limitações acabam por transformá-la em um processo mais inconsistente.
A IA pode ajudar nesse processo fornecendo uma análise mais ampla de variáveis trazendo consigo a explicabilidade que ajudam os analistas a entenderem os fatores que influenciam a decisão de conceder ou não crédito. Além disso, torna as decisões mais objetivas e padronizadas o que é ótimo para ganho de volume e escalabilidade.
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