Modelos preditivos passam a complementar a avaliação tradicional de risco em operações de FIDCs, ampliando a capacidade de processar grandes volumes de recebíveis sem comprometer a qualidade da análise
A indústria brasileira de crédito estruturado processa hoje um volume de operações que seria impensável para os métodos tradicionais de análise manual utilizados há poucos anos. Fundos de Investimento em Direitos Creditórios movimentam dezenas de bilhões de reais em novas emissões a cada ano, cada uma composta por milhares, às vezes milhões, de recebíveis individuais que precisam ser avaliados quanto à sua qualidade de crédito antes de compor a carteira de um fundo. Diante dessa escala, administradores fiduciários e gestoras especializadas em crédito privado têm incorporado modelos de inteligência artificial e aprendizado de máquina como ferramenta complementar aos processos tradicionais de análise de risco.
Diferentemente de modelos estatísticos tradicionais de score de crédito, que se baseiam em um conjunto relativamente limitado de variáveis históricas, os modelos de aprendizado de máquina conseguem processar simultaneamente um número muito maior de fontes de dados, como histórico de pagamentos, padrões de comportamento cadastral, informações setoriais e indicadores macroeconômicos, identificando correlações e padrões de risco que dificilmente seriam percebidos por métodos de análise puramente manual ou por modelos estatísticos mais simples.
Da triagem inicial ao monitoramento contínuo da carteira
O uso de inteligência artificial em operações de crédito estruturado não se limita ao momento da originação de um novo recebível. Modelos preditivos também têm sido aplicados ao monitoramento contínuo da carteira de um fundo, identificando precocemente sinais de deterioração no perfil de risco de devedores específicos, o que permite que gestores e administradores fiduciários tomem decisões mais informadas sobre a composição futura da carteira, antes que problemas de inadimplência se tornem evidentes nos indicadores tradicionais de desempenho.
Para Saudir Filimberti, diretor da ID CTVM, a incorporação de inteligência artificial aos processos de análise de crédito representa uma evolução natural diante do volume crescente de operações processadas pela indústria:
“Quando um fundo lida com centenas de milhares de recebíveis pulverizados, não é mais viável depender exclusivamente de análise manual para avaliar a qualidade de cada ativo. A inteligência artificial permite identificar padrões de risco em escala, o que não substitui o julgamento técnico da equipe de crédito, mas amplia significativamente a capacidade de processar informação e sinalizar, com antecedência, situações que merecem atenção mais detalhada. É uma ferramenta que potencializa a análise humana, não que a substitui”.
A ID CTVM incorpora recursos de análise de dados a seus processos de auditoria de lastro e monitoramento de covenants, ferramentas que se somam à avaliação técnica de suas equipes especializadas na validação de operações estruturadas sob administração da companhia.
Qualidade dos dados como limitação central da tecnologia
Apesar do potencial de ganho de eficiência, especialistas do setor destacam que a eficácia de qualquer modelo de inteligência artificial aplicado à análise de crédito depende diretamente da qualidade e da consistência dos dados utilizados para treiná-lo. Bases de dados incompletas, desatualizadas ou com vieses históricos podem comprometer a precisão dos modelos preditivos, o que reforça a necessidade de que administradores fiduciários mantenham processos robustos de governança de dados como pré-requisito para a adoção responsável dessas tecnologias.
Essa dependência da qualidade dos dados também explica por que a adoção de inteligência artificial na análise de crédito tem avançado de forma mais acelerada entre instituições que já possuem infraestrutura consolidada de auditoria contínua de lastro, uma vez que essas organizações dispõem de bases de dados mais completas e confiáveis para alimentar os modelos preditivos.
Complementaridade entre tecnologia e julgamento técnico especializado
O consenso predominante entre administradores fiduciários e gestoras de crédito privado é que a inteligência artificial deve ser tratada como uma ferramenta de apoio à decisão, e não como substituta do julgamento técnico especializado exercido por profissionais de crédito. Operações de maior complexidade, que envolvem estruturas jurídicas específicas ou setores com particularidades regulatórias próprias, como saúde e educação, continuam exigindo análise qualificada de especialistas capazes de interpretar nuances que modelos estatísticos podem não capturar adequadamente.
Um mercado que amplia investimentos em tecnologia preditiva
Diante de um mercado de crédito estruturado que segue crescendo em volume e complexidade, a expectativa é que investimentos em inteligência artificial e aprendizado de máquina se ampliem nos próximos anos, tanto entre gestoras especializadas em originação de ativos quanto entre administradores fiduciários responsáveis pela governança dessas operações. A combinação entre tecnologia preditiva e supervisão técnica especializada deve seguir como o modelo predominante para sustentar o crescimento saudável da indústria brasileira de crédito privado estruturado.
Auditabilidade dos modelos ganha peso regulatório
À medida que modelos preditivos passam a influenciar decisões relevantes sobre a composição de carteiras de crédito privado, cresce também a exigência de que esses modelos sejam auditáveis, ou seja, que administradores fiduciários e gestoras consigam explicar, de forma clara, os critérios que levaram a determinada classificação de risco. Essa exigência de transparência metodológica se soma às demais camadas de governança já aplicáveis à indústria de fundos estruturados, reforçando que a adoção de inteligência artificial precisa vir acompanhada de documentação técnica robusta sobre como cada modelo foi desenvolvido, validado e monitorado ao longo do tempo.
Essa preocupação com a auditabilidade tende a se tornar ainda mais relevante à medida que investidores institucionais, como fundos de pensão e seguradoras, ampliam sua presença em estruturas de crédito privado e passam a exigir, como parte de seus processos de due diligence, evidências claras sobre a solidez técnica e a governança dos modelos preditivos utilizados na originação e no monitoramento dos ativos que compõem suas carteiras.
Sobre a ID CTVM
A ID CTVM é uma instituição especializada em infraestrutura para o mercado de capitais, com serviços de administração fiduciária, custódia, escrituração, controladoria e distribuição de fundos de investimento. Fundada em 2020, a companhia reúne atualmente mais de 550 fundos e mais de R$50 bilhões sob administração e custódia, com presença relevante em estruturas como FIDCs, FIPs e FIIs. Combinando tecnologia, governança, conhecimento regulatório e eficiência operacional, a ID oferece suporte a gestores, investidores, empresas e demais participantes do mercado, contribuindo para operações mais seguras, eficientes e transparentes.