Processo de avaliação de crédito habilitado por IA Agentic: Um Plano Estratégico

Bhushan Joshi, Dr. Manas Panda, Raja Basu

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A indústria de serviços financeiros está a passar por uma mudança de paradigma à medida que a IA generativa (GenAI) e os sistemas de IA agentic redefinem os fluxos de processos de negócio — sendo a decisão de crédito uma delas. Os bancos estão agora a adotar sistemas impulsionados por IA que aumentam a precisão preditiva enquanto automatizam workflows complexos. Este artigo explora como a GenAI e a IA agentic podem ser estrategicamente implementadas no processo de avaliação de crédito, melhorando significativamente o nível de eficiência e automação, ao mesmo tempo que abordam considerações de governação, risco e conformidade.

A Vantagem da GenAI: Enriquecimento Inteligente de Dados

Os dados são a essência da avaliação de crédito. Os bancos e instituições financeiras avaliam e analisam uma grande quantidade de elementos de dados usando modelos logísticos e heurísticos. Com a GenAI, esse processo avançou de forma significativa, pois os modelos de GenAI oferecem a capacidade de avaliar dados não estruturados, gerando insights valiosos. A geração de dados sintéticos para simular cenários antecipadamente é outra mudança fundamental no processo de avaliação.

Os modelos de GenAI destacam-se na análise de informações não estruturadas, transformando-as em dados estruturados. Essa capacidade permite extrair atributos-chave como consistência de rendimentos, inconsistências nos pagamentos, dados de emprego, gastos discricionários, entre outros, que podem fornecer insights críticos na avaliação de subscrição.

A geração de dados sintéticos é uma capacidade oferecida pelos modelos de GenAI, que pode ser utilizada para modelagem robusta e validação. Isso ajuda a mitigar a escassez de dados em casos extremos. Os modelos de IA podem ser usados para definir cenários extremos, acrescentar critérios mais nuanceados — como buffers de liquidez, volatilidade de rendimentos, etc. — e podem ser validados com dados sintéticos. Esses dados que preservam a privacidade aumentam a generalização e a resiliência do modelo face a riscos extremos.

Sistemas multimodais de GenAI podem identificar inconsistências — como discrepâncias entre rendimentos declarados, registros fiscais, extratos bancários, etc. — através de comparação e contraste. Essas atividades manuais, que consomem muito tempo, podem ser aceleradas com maior conformidade, detectando lacunas e melhorando a integridade dos dados.

IA Agentic: Orquestrando Workflows Autônomos

Enquanto os sistemas multimodais de GenAI facilitam a integridade dos dados, criam e validam cenários extremos, a IA agentic orienta com workflows autônomos.

A IA agentic avançou ainda mais o processo de avaliação com a tomada de decisão autônoma para tarefas discretas. A malha de IA agentic, composta por múltiplos agentes especializados, é capaz de realizar várias tarefas simultaneamente. Verificação de identidade, recuperação e validação de documentos, avaliação de métricas, validação de dados externos, verificações em bureaus de crédito, análises psicométricas, entre outras, podem ser realizadas por agentes especializados. Cada agente opera com objetivos definidos, métricas de sucesso e protocolos de escalonamento, tornando o processo mais rápido e preciso.

Essa malha de IA agentic aplica a lógica de negócio, invoca modelos preditivos e encaminha as candidaturas com base em limiares de confiança, automatizando os workflows de forma dinâmica. Por exemplo, decisões de baixa confiança ou anomalias detectadas são automaticamente escaladas para avaliadores humanos, com alertas enviados via sistemas de mensagens para ação. Simultaneamente, sistemas agentic podem monitorar proativamente as candidaturas, detectar contradições e iniciar mecanismos de remediação. Da mesma forma, se o perfil de crédito de um candidato estiver numa zona cinzenta, pode disparar uma revisão secundária ou solicitar documentação adicional, ou envolver um humano no processo.

Exemplo: um grande banco global implementou recentemente um processo totalmente automatizado de gestão de casos a partir de emails de clientes — registando casos, acionando workflows, enviando mensagens com rastreamento de status e comunicação — reduzindo o esforço e o tempo de processamento à metade do anterior.

Para completar, a capacidade de NLP permite que os agentes conversem com os candidatos em tempo real, esclarecendo ambiguidades, recolhendo dados faltantes e resumindo os próximos passos — em múltiplos idiomas e com comando de voz, conforme necessário. Isso reduz atritos e melhora as taxas de conclusão, especialmente em segmentos de clientes hesitantes ou mal atendidos.

Arquitetura Híbrida: Equilibrando Precisão e Explicabilidade

As tecnologias de GenAI e IA agentic estão a desenhar fluxos de processos e arquiteturas — melhorando a eficiência enquanto equilibram a precisão e a explicabilidade dos resultados.
Uma arquitetura híbrida que combina IA agentic com modelos de GenAI aumenta o poder preditivo com dados mais ricos e maior transparência regulatória. A combinação de agentes de IA também aumenta a robustez e as capacidades de execução automatizada contínua.

Enquanto a GenAI pode gerar explicações contrafactuais — cenários “e se” que ilustram como os candidatos podem melhorar a elegibilidade para empréstimos, os sistemas agentic podem recolher dados de resultados, curar casos extremos e iniciar ciclos de re-treinamento. Esse processo de autoaprendizagem adaptativa, com conjuntos de dados mais limpos e cenários plausíveis, melhora a precisão na avaliação da elegibilidade de crédito dos clientes.

Chamada à ação: Construindo Sistemas de IA Confiáveis para avaliações mais precisas

A avaliação da elegibilidade de empréstimos é um processo complexo que impacta a experiência do cliente e o relacionamento de longo prazo com a empresa. Algumas recomendações-chave ao redesenhar o fluxo são: a) Uma arquitetura com humano no loop para melhorar a tomada de decisão geral, com rastreabilidade e explicabilidade; b) Identificar e mapear corretamente os resultados de decisão aos atributos associados para resolver questões de interpretabilidade e auditoria; c) Implementar guardrails de IA responsável, salvaguardas operacionais como controles de acesso baseados em funções, matrizes de escalonamento, etc., para aumentar a resiliência do processo.

Conclusão

O processo de decisão de crédito encontra-se num ponto de inflexão, com a GenAI e a IA agentic a redefinirem os fluxos de processos — tornando o ecossistema de empréstimos mais eficiente e resiliente. Instituições financeiras que investirem em design cuidadoso, governação rigorosa e modelos de dados robustos, automatizando casos de alto risco, liderarão a próxima era de subscrição inteligente.