A plataforma brasileira Traive criou dois modelos inéditos de análise de crédito para o agronegócio por meio de Inteligência Artificial. Os modelos desenvolvidos foram comparados aos usados atualmente pelo sistema financeiro global e se mostraram mais precisos para a formulação de scores de risco. As metodologias passaram pelo crivo de uma banca técnica da prestigiada Association for Computing Machinery (ACM) e foram apresentadas durante a Conferência Internacional sobre IA em Finanças 2023, um evento patrocinado pelo JP Morgan e pelo US Bank, dois dos maiores bancos dos Estados Unidos.
Pioneira em criar soluções de tecnologia que conectam o agronegócio ao mercado de capitais, a Traive investiu em uma proposta que, além de aprimorar a análise de crédito rural, traz uma nova abordagem para o mercado de Inteligência Artificial – unindo o cérebro mecânico, da “máquina”, ao intelecto humano, ao quebrar barreiras no processamento e interação da IA. Essa abordagem inovadora visa combinar o poder do processamento de dados da IA com a capacidade de julgamento humano essencial para a classificação de determinadas informações, alcançando resultados que nem a máquina nem o cérebro humano poderiam atingir separadamente.
“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 é inédita porque alia o conhecimento humano a uma Bayesian network — complexo modelo probabilístico capaz de lidar com incertezas e informações incompletas, que é justamente o caso do setor agrícola. Isso é o que mostra o paper “Redes Bayesianas melhoram a calibração fora do domínio para avaliação de risco de inadimplência no agronegócio”. Resumidamente, o modelo apresentado é composto por um conjunto de nós e arestas, no qual cada nó representa uma variável (preço das commodities, por exemplo) e cada aresta caracteriza uma relação de dependência entre as variáveis. Desse modo, a probabilidade de uma variável acontecer depende das probabilidades das outras variáveis que a influenciam.
Já o segundo estudo, intitulado “Aprimorando a geração de relatórios de risco de crédito usando LLMs: Uma integração de Redes Bayesianas e estímulo com guias rotulados”, demonstrou um feito espetacular: os relatórios gerados pela IA da Traive foram considerados, em 90.2% dos casos, tão bons quanto ou superiores àqueles produzidos por analistas de crédito. Tanto os materiais feitos pela inteligência artificial quanto os escritos por analistas de crédito foram avaliados por um grupo de tomadores de decisões que não sabiam quem havia produzido cada conteúdo.
Os resultados obtidos com os estudos conduzidos pela Traive e a chancela recebida pela comunidade científica que reúne estudiosos das melhores universidades do mundo, como Oxford e MIT (Massachusetts Institute of Technology), mostram que a empresa está na vanguarda do uso da Inteligência Artificial. Aplicada à análise de crédito agrícola, a tecnologia da Traive criou um produto único e de relevância para a cadeia agrícola global.
Os artigos científicos foram produzidos sob a liderança de Aline Oliveira, em conjunto com o Vice-Presidente de Ciência de Dados, Pesquisa e Desenvolvimento de IA da Traive, Mohammad Ghassemi. Além disso, as publicações contaram com a parceria de Ana Clara Teixeira, Vaishali Mahar e Hamed Yazdanpanah, profissionais de tecnologia.
