Inteligência Artificial da Delend analisa 30 milhões de títulos e antecipa risco na Duplicata Escritural

A Delend, fintech pioneira em infraestrutura para inteligência de crédito e cobrança PME, anuncia o lançamento de seu modelo fundacional de inteligência artificial proprietário baseado em Transformers. A tecnologia foi desenvolvida para prever risco de crédito, atrasos e comportamento de pagamento em operações com duplicatas escriturais de PMEs, com aplicação direta em decisões de crédito e cobrança em tempo real. 

A Duplicata Escritural, lançada no dia 30 de junho pelo Banco Central do Brasil, é a grande aposta do mercado para liberar crédito mais barato e acessível para as PMEs, segundo estimativa do próprio BC, por meio do sistema mais de R$ 11 trilhões em crédito deve ser liberado na economia, auxiliando as empresas a desenvolver seus negócios e impulsionar seu capital. 

De olho nesta transformação do mercado de recebíveis com a Duplicata Escritural, o modelo de IA desenvolvido pela Delend ataca um dos principais gargalos do mercado de crédito para PMEs no Brasil, que é a falta de previsibilidade sobre o comportamento real dos recebíveis. Esse problema amplia a assimetria de informações entre credores e tomadores, encarece operações e restringe o acesso das empresas a capital. 

Desse modo, a tecnologia de IA da Delend analisa o histórico de recebíveis, pagamentos e atrasos das PMEs para mostrar quais empresas têm maior chance de pagar em dia e quais apresentam risco de inadimplência. Isso reduz a falta de informação entre quem concede crédito e quem busca recursos, ajuda a diminuir custos e pode ampliar o acesso das pequenas e médias empresas à capital.  

“O crédito para PMEs no Brasil sempre foi limitado por falta de previsibilidade sobre o comportamento real dos recebíveis, como boletos, e por isso existe um gap de crédito não atendido de R$ 2,5 trilhões somente para este segmento. Na Delend, estamos mudando junto com o mercado de duplicatas. Nosso modelo fundacional de inteligência artificial aprende com a linguagem transacional de duplicatas, notas, vencimentos, pagamentos e atrasos para prever risco, orientar cobrança e viabilizar antecipação de crédito com base em dados reais de ERP e Open Finance”, afirma Fernando Wosniak Steler, CEO da Delend. 

Modelo de IA com 97,5% de precisão

O modelo de IA da Delend alcançou 97,7% de precisão em testes realizados sobre uma base superior a 30 milhões de títulos emitidos por PMEs, que representam mais de R$ 80 bilhões em valor histórico de face, ou seja, o valor que poderia ser liberado para as PMEs como empréstimo com base nos recebíveis das notas. A empresa classificou os pagamentos em dia e com atrasos de até 30 dias como comportamento aceitável, e os atrasos superiores a 90 dias como default, direcionando estes últimos diretamente para a notificação de negativação via agente de cobrança. 

A solução combina dados transacionais, sinais comportamentais, informações de sistemas ERP, dados de Open Finance e variáveis tradicionais de crédito em arquiteturas baseadas em redes neurais profundas, Transformers e Open Weights. Com essa estrutura, a Delend afirma que consegue analisar padrões financeiros complexos e antecipar riscos antes da concessão do crédito. 

Além da precisão de 97,7%, o modelo registrou índice KS, ou Kolmogorov-Smirnov, superior a 0.60, chegando a ultrapassar 0.70 em cenários específicos. A métrica é usada pelo mercado financeiro para medir a capacidade de separação entre bons e maus pagadores. De acordo com a Delend, um KS acima de 0.40 já costuma ser considerado excelente em operações de crédito, enquanto modelos utilizados por bancos, financeiras e bureaus geralmente ficam entre 0.30 e 0.45. 

Em cenários altamente desbalanceados, nos quais os maus pagadores representam uma parcela pequena da base analisada, a tecnologia apresentou desempenho até oito vezes superior ao de uma seleção aleatória. Para a Delend, esse resultado aumenta a capacidade de identificar potenciais inadimplentes sem elevar de forma relevante a ocorrência de falsos positivos. 

“O modelo fundacional de inteligência artificial da Delend, baseado em Deep Neural Networks e Transformers, alcançou resultados surpreendentes utilizando apenas dados proprietários dos próprios sacadores. Ou seja, nossos clientes não precisaram comprar ou enriquecer a sua base com dados externos pagos que, na maioria das vezes, são caríssimos e inviabilizam um processo de antecipação de recebíveis”, explica Licio Carvalho, cofundador da Delend e líder das áreas de Dados e Inteligência Artificial da companhia. 

Integração com o Google 

Diferentemente de modelos tradicionais criados para resolver apenas um problema específico de crédito, o modelo fundacional da Delend cria uma base reutilizável de conhecimento sobre comportamento financeiro. A tecnologia transforma dados brutos e transacionais em sequências comportamentais e permite aplicar inferência de IA em segundos, de forma autônoma, para apoiar underwriting, cobrança e antecipação de recebíveis. 

O desenvolvimento e o treinamento em larga escala da tecnologia contaram com apoio do Google Cloud Platform, por meio do programa Google for Startups. A infraestrutura forneceu capacidade computacional para processar grandes volumes de dados e acelerar o treinamento dos modelos preditivos de inteligência artificial da Delend. 

Como parte desse relacionamento, Licio Carvalho também foi convidado pelo Google para participar do Gemini Startup Forum, evento promovido pelo Google DeepMind e pelo Google Cloud no Vale do Silício. O encontro reúne startups selecionadas para discutir avanços globais em inteligência artificial.