Serasa usa IA² para reduzir R$238 bi em dívidas de empresas hoje

Inteligência Artificial

Serasa Experian adota tecnologia avançada para otimizar crédito e combater fraudes no mercado empresarial.

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A Serasa Experian, maior datatech do país, intensifica o uso da abordagem IA² para enfrentar o recorde de inadimplência entre empresas brasileiras, que hoje atinge 9,2 milhões de CNPJs e soma R$ 238,6 bilhões em dívidas, com forte concentração em micro e pequenos negócios.

Combinando inteligência analítica e inteligência artificial, a companhia promete análises de crédito mais rápidas e precisas, campanhas de marketing mais eficientes e checagens de segurança capazes de identificar fraudes com alta acurácia, em um momento em que empresas de todos os portes buscam cortar custos e reduzir riscos.

Como funciona a abordagem IA² da Serasa

A IA² parte da inteligência analítica acumulada pela Serasa Experian, responsável por selecionar e contextualizar os dados mais relevantes, e a turbina com algoritmos de inteligência artificial, que ampliam o volume de informações processadas e a velocidade das respostas.

Na prática, a abordagem cruza dados financeiros, cadastrais, transacionais, comportamentais e contextuais — como informações sobre domicílio, relações de consumo e até características produtivas no crédito rural — para apoiar decisões de negócios em escala, sem depender de checagens manuais caso a caso.

Segundo a empresa, a combinação de modelos preditivos com IA permite atualizar análises em tempo quase real, o que se traduz, por exemplo, em revisões contínuas de público em campanhas de mídia, reavaliação de risco de crédito em grandes carteiras e monitoramento constante de tentativas de fraude em plataformas de comércio e serviços financeiros.

Marketing mira menos desperdício de mídia

No marketing, o objetivo é trocar volume por precisão. Modelos de propensão de compra, impulsionados por IA, vasculham grandes bases de dados para apontar quais consumidores têm maior chance de responder a cada campanha e em que momento esse contato tende a ser mais efetivo.

De acordo com a Serasa Experian, clientes que combinam esses recursos registram “economia de até 50% no investimento em mídia” ao evitar anúncios para públicos com baixa probabilidade de conversão. Em ações de grande alcance, os grupos-alvo podem ser recalculados à medida que novas informações entram na base, sem necessidade de reconfigurar manualmente cada segmento.

Essa precisão interessa especialmente a empresas pressionadas por margens menores e por juros altos, que precisam justificar cada real investido em comunicação. Ao mesmo tempo, o uso intensivo de dados exige ajustes finos de governança para respeitar limites regulatórios e preservar a confiança do consumidor.

Crédito mais rápido sem afrouxar critérios

Na concessão de crédito, a IA² tenta responder ao dilema central do momento: ampliar o acesso sem aumentar o calote. Além de histórico de pagamentos, pontuação de risco e renda, entram no radar registros de transações recentes e elementos do contexto em que o cliente está inserido.

No crédito rural, por exemplo, a análise passa a considerar cultura plantada, características da propriedade, localização e informações geoespaciais, cruzadas com dados financeiros e de conformidade socioambiental. Esse desenho permite diferenciar melhor o risco entre produtores com perfis aparentemente semelhantes.

A Serasa Experian afirma que, entre empresas que adotam a abordagem, “seus clientes registram redução de até 67% no tempo de análise, acompanhada de aumento nas taxas de aprovação”, sem flexibilizar os critérios de entrada. A lógica é automatizar etapas repetitivas, liberar analistas para casos complexos e, ao mesmo tempo, manter o rigor na triagem.

Para micro e pequenas empresas, que concentram a maior parte da inadimplência, o ganho potencial está em respostas mais rápidas e em ofertas de crédito mais ajustadas à capacidade de pagamento, reduzindo tanto a negativa injustificada quanto a aprovação equivocada que vira dívida impagável.

Biometria facial reforça combate a fraudes

No front da segurança, a Serasa Experian aposta em biometria facial e cruzamento de múltiplos sinais para conter o avanço das fraudes, que crescem junto com o comércio digital e os serviços financeiros online.

Algoritmos de reconhecimento de rosto analisam características das imagens capturadas e as confrontam com outros mecanismos de proteção, em tempo suficiente para não travar a experiência de compra. O foco é separar ações legítimas de tentativas suspeitas com o mínimo de atrito possível.

Segundo a companhia, “análises de biometria facial atingem mais de 90% de acurácia” e conseguem identificar padrões emergentes de fraude, automatizando parte da investigação e encurtando o tempo de resposta. Isso reduz perdas financeiras e ajuda empresas a manter políticas de segurança mais dinâmicas.

A adoção em larga escala, porém, coloca em primeiro plano debates sobre privacidade, armazenamento seguro de dados biométricos e transparência dos critérios utilizados, temas que devem seguir na mira de reguladores e órgãos de defesa do consumidor.

Entenda o contexto

O avanço da IA² ocorre em um ambiente de forte deterioração financeira entre empresas brasileiras. As 9,2 milhões de companhias inadimplentes somam R$ 238,6 bilhões em dívidas, volume que pressiona especialmente micro e pequenos empreendedores, mais expostos a oscilações de receita e com menos acesso a crédito barato.

Para negócios que ainda dependem de processos manuais ou sistemas legados para avaliar risco, atrair clientes e monitorar transações, a tendência é de aumento da pressão competitiva. Enquanto concorrentes aceleram análises e reduzem custos com ferramentas avançadas, quem demora a se digitalizar pode enfrentar mais perdas com calotes e fraudes ou pagar mais caro para captar clientes.

Ao reforçar sua oferta baseada em IA², a Serasa Experian consolida a posição de protagonista na transformação digital do mercado de crédito, marketing e prevenção a fraudes. A médio prazo, a promessa é de queda da inadimplência e ganhos de eficiência para a economia — desde que a corrida tecnológica venha acompanhada de governança robusta e respeito aos limites éticos e regulatórios no uso de dados.

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