Mitigação do risco de liquidez com Machine Learning no Peru
13/11/2020
Por Axesor

O risco de liquidez numa empresa refere-se à probabilidade de uma organização perder a capacidade de cumprir as suas obrigações financeiras, sendo obrigada a vender os seus ativos para obter recursos que lhe permitam manter a continuidade das suas operações.

O impacto que a crise de saúde teve no mercado fez com que muitas organizações não conseguissem cumprir os seus pagamentos precisamente porque os seus clientes (outras empresas) também não os pagaram. É por isso que a gestão adequada do risco de crédito é vital para manter uma boa saúde financeira. De facto, só entre janeiro e julho, foram solicitados 51 processos de insolvência ao Instituto Nacional de Defesa da Concorrência e da Proteção da Propriedade Intelectual (Indecopi), algo que pode levar da liquidação da entidade a uma reestruturação da mesma. Em suma, para evitar uma crise decorrente do não pagamento de contas não pagas.

É por isso que é essencial controlar o risco de liquidez numa empresa. Isto porque a incapacidade de cumprir as obrigações financeiras a curto prazo é uma das principais causas de encerramento, sobre-endividamento ou redução de capitais próprios nas empresas, um prejuízo que se estende às empresas que mantêm acordos com a entidade em causa. É por isso que é imperativo atenuá-lo, algo para o qual a Machine Learning pode ser fundamental, fornecendo dados de alto valor para apoiar operações empresariais.

Como mitigar o risco de liquidez com Machine Learning?

Para responder a esta pergunta, a primeira coisa é entender o que é Machine Learning. Também chamado de machine learning, este conceito refere-se à capacidade de um sistema aprender com as ações que executa, em vez de se limitar à programação prévia.

É um ramo de Inteligência Artificial (IA) que permite que o software utilize dados de entrada para prever dados de saída. Desta forma, a Machine Learning é uma ferramenta estratégica para reduzir o risco de liquidez, avaliando vários cenários e identificando as organizações que podem ter dificuldade em pagar as suas dívidas. Agora, como é que isto se aplica na prática? Seguem-se algumas das possibilidades:

1. Análise de crédito e modelo preditivo

Num país como o Peru, onde o Banco Central colocou a taxa de delinquência do crédito às empresas do sistema financeiro em 3,40% em junho, é essencial avaliar muito bem cada oportunidade de negócio para evitar contraír dívidas negativas que afetam a liquidez da empresa. Isto permite que as organizações tenham uma maior tranquilidade em relação aos acordos acordados com outras empresas, o que é fundamental na conceção de estratégias que permitam um posicionamento eficaz num mercado tão complexo como o atual.

Neste sentido, é fundamental saber como mitigar o risco de liquidez para salvaguardar as operações comerciais, algo que a aprendizagem automática é uma parte fundamental. Dado que milhões de transações comerciais são realizadas diariamente, resultando em volumes exorbitantes de dados, existe material suficiente para um sistema de aprendizagem automática gerar modelos preditivos avançados de risco de crédito e risco de liquidez numa empresa. A ideia é encontrar padrões e tendências para transformá-los em conhecimentos úteis sobre o comportamento de pagamento dos clientes e a probabilidade de incumprimento.

2. Estudo de múltiplas variáveis

A grande vantagem desta tecnologia sobre os modelos estatísticos tradicionais é que pode incluir a análise de múltiplas variáveis e padrões não lineares em alta velocidade e com altos níveis de precisão.

Desta forma, é possível gerar um modelo de risco de crédito melhorado capaz de reduzir a possibilidade de não pagamento dos clientes com maior precisão, e de permitir a entrada de clientes solventes que melhorem as vendas e receitas do negócio.

Perante um contexto de incerteza como o de hoje, muitas empresas estão a ter dificuldades em pagar as suas dívidas. É essencial otimizar a gestão de recursos e ter ferramentas para orientar melhor as decisões empresariais, reduzindo a possibilidade de dívida negativa. Assim, saber mitigar o risco de liquidez com Machine Learning pode fazer a diferença na saúde financeira, adicionando uma monitorização contínua dos créditos e um plano estratégico para aumentar as vendas e reduzir as despesas.