Inteligência Artificial pode potencializar o mercado de microfinanças
Setor cresce 14% ao ano em todo o mundo
De acordo com o estudo “Impact Finance Barometer” , o mercado global de microfinanças deverá crescer 14% ao ano. No Brasil, existem diferentes tipos de organizações de microfinanças (IMFs) e seu mercado de atuação é gigantesco: só neste ano foram abertos 2,8 milhões de CNPJs segundo o Sebrae, o que pode significar um potencial de milhões de micro e pequenas empresas em busca de crédito para impulsionar seus negócios.
Na avaliação da UiPath, empresa líder em software de automação empresarial e IA, os principais diferenciais das IMFs têm sido a sua capacidade de construir relações estreitas com os seus clientes e a utilização de modelos de empréstimo em grupo. Mas elas podem se beneficiar muito com o uso da Inteligência Artificial. Confira como
1. Aumento da rentabilidade
Globalmente, aproximadamente 65% dos clientes de microfinanciamento estão em áreas rurais. Ao analisar os dados financeiros e os objetivos deste grupo demográfico, a IA Generativa pode gerar pacotes personalizados, planos de poupança e calendários de pagamento de dívidas que são mais inclusivos e adaptados às necessidades dos grupos com pouco acesso a bancos.
A IA generativa também pode ajudar a atingir melhor os mercados rurais e semiurbanos. Os recursos de análise de dados de IA podem identificar dados demográficos de alto potencial e melhorar as previsões regionais relacionadas às populações carentes.
2. Prevenção de Riscos
A carteira global de empréstimos das IMFs é estimada em mais de 183 mil milhões de dólares, com crescimento ano após ano. Um dos maiores desafios nos mercados semi-urbanos e rurais é a elevada taxa de incumprimento dos empréstimos. A IA generativa pode reduzir este risco e melhorar o processo de avaliação de crédito, analisando dados históricos sobre a qualidade de crédito, hábitos de consumo e histórico financeiro dos clientes. Isso permite que as IMFs reduzam o risco de inadimplência e, assim, ofereçam empréstimos a mais grupos desatendidos.
A IA generativa também pode ser valiosa na criação de sistemas robustos de detecção de fraudes para as IMFs. Essas empresas muitas vezes enfrentam violações de dados e fraudes devido a aplicativos de baixo custo e lidam com um segmento de usuários de alto risco. Além disso, modelos de IA generativa podem simular vários cenários de fraude, incluindo dados sintéticos e padrões desconhecidos, oferecendo uma vantagem sobre as técnicas tradicionais.
3. Redução de custos operacionais
A combinação de IA generativa com automação permite que as IMFs automatizem funções administrativas, como processamento de empréstimos, verificação de documentos e verificações de conformidade, reduzindo significativamente os custos operacionais e o tempo de processamento. A IA generativa pode processar e compreender documentos não estruturados de forma eficaz, diminuindo o custo manual do processamento.
“A IA generativa oferece inúmeras possibilidades de uso em diversos setores e mercados, mas sua adoção ainda não foi acelerada devido aos desafios relacionados à segurança de dados, principalmente”, avaliou Edgar Garcia, vice-presidente regional da UiPath para a América Latina. Segundo o executivo, é fundamental buscar formas seguras de utilização de modelos de linguagem externa (LLMs) que formam a tecnologia base do que chamamos de IA generativa. “A UiPath Business Automation Platform™, uma plataforma UiPath, oferece uma camada de confiança em IA (UiPath AI Trust Layer), contexto de aterramento e recursos de geração aumentada de recuperação (RAG)”, afirma o executivo.
Portanto, é essencial que as IMFs que investem no potencial da IA também procurem mecanismos para reforçar a segurança da privacidade dos dados e avaliem continuamente se os processos de tomada de decisão da IA são transparentes e imparciais, não discriminando segmentos da população ou indivíduos e cumpram a conformidade regulatória.
“A utilização de IA generativa e de automação terá um impacto direto na inclusão de mais pessoas no sistema financeiro formal, graças às suas vastas capacidades cognitivas, mas os desafios relacionados com a privacidade de dados, custos, ética e conformidade devem ser enfrentados. Como apontado, há caminhos para isso,”, reforçou Garcia.
