Método analisa crédito agro com IA

A Traive, plataforma brasileira, desenvolveu dois modelos inovadores de análise de crédito para o agronegócio usando Inteligência Artificial (IA). Esses modelos, mais precisos na formulação de scores de risco do que os métodos globais do sistema financeiro, foram validados pela Association for Computing Machinery (ACM) e apresentados na Conferência Internacional sobre IA em Finanças 2023, patrocinada pelos bancos JP Morgan e US Bank. A abordagem única da Traive combina o processamento de dados da IA com o julgamento humano, quebrando barreiras na interação da IA e buscando resultados que vão além das capacidades individuais da máquina e do intelecto humano.

"O agronegócio é, indiscutivelmente, um dos segmentos mais complexos para modelar e avaliar o risco. Isso se deve, em grande parte, à diversidade de dados, que vão desde informações climáticas, tipos de solo e práticas de cultivo até variáveis econômicas, como preços de commodities, logística, oferta e demanda e taxas de juros. Nosso modelo propõe uma metodologia que é mais eficiente para medir estas probabilidades, em conjunto da expertise do analista de crédito", explica Aline Oliveira, co-fundadora e Chief of AI & Product Strategy da Traive.

A metodologia da Traive combina o conhecimento humano com uma Bayesian network, um modelo probabilístico complexo capaz de lidar com incertezas e informações incompletas, especialmente relevantes no setor agrícola. O modelo, apresentado no paper "Redes Bayesianas melhoram a calibração fora do domínio para avaliação de risco de inadimplência no agronegócio", utiliza nós e arestas, em que cada nó representa uma variável (como o preço das commodities) e cada aresta indica uma relação de dependência entre as variáveis. Assim, a probabilidade de ocorrência de uma variável depende das probabilidades das outras variáveis que a influenciam.