Técnicas de sensoriamento remoto e analytics estão dando cada vez mais previsibilidade para operações de financiamento no campo.
Em tempos de crise econômica, como o atual, o risco de qualquer operação financeira cresce exponencialmente.
A falta de liquidez eleva as possibilidades de calotes e incertezas relacionadas à inflação deixam investidores inseguros quanto aos negócios a longo prazo.
Tendo tudo isso em vista, os cuidados em operações de crédito rural neste período devem ser redobrados. Através de análises de risco e garantias, é possível mitigar os possíveis prejuízos nas negociações.
Quanto maior a quantidade de informações disponíveis sobre a empresa ou produtor com quem se deseja negociar, melhores serão os indicadores das análises. Atualmente, as técnicas de big data e analytics permitem a extração e processamento de um imenso volume de dados sobre propriedades rurais, e o melhor de tudo, de forma remota e precisa.
Vejamos 5 formas de otimizar negociações a prazo no campo com big data, analytics e sensoriamento remoto.
1 – Avaliação do valor da propriedade e acompanhamento da destinação das divisas de crédito
Ainda na fase de formalização de contratos, o sensoriamento remoto combinado com as técnicas de big data e analytics, permitem mensurar a propriedade com que se deseja negociar. Através de imagens de satélite, é possível saber o tamanho e a localização das terras em questão.
Com essas informações, o credor pode realizar uma avaliação prévia do valor de propriedades, que costumeiramente entram como garantia em contratos de empréstimo. Apesar do aumento da produtividade por talhão ocasionado pela tecnologia, a dimensão da área agricultável ainda é muito importante para estimar a capacidade de retorno na hora da colheita, sobretudo em grandes operações.
Uma vez que a “bolada” é creditada, é interessante saber se o produtor realmente está utilizando as remessas para promover ações que irão garantir o retorno daquele investimento. Novamente, a união entre sensoriamento remoto e analytics se apresenta como solução, com elas, é possível extrair imagens da propriedade e atestar se o produtor está de fato revertendo o dinheiro para as terras de forma adequada.
2 – Monitoramento das fases do plantio e estimativas da safra.
Outra valiosa forma de se utilizar analytics com sensoriamento remoto para aumentar a previsibilidade das operações é através do acompanhamento de índices das safras. Sabemos que as variações climáticas, por exemplo, são uma ameaça intrínseca aos investimentos em produção agropecuária, por isso, o fiador deve acompanhar atentamente cada fase do plantio.
Com big data e analytics, é possível acompanhar o crescimento da safra e fazer estimativas sobre os resultados finais, dessa forma, o credor ganha agilidade para planejar seus próximos investimentos, pois consegue antecipar movimentos de lucro ou prejuízo nas propriedades em que aportou.
3- Investigação do histórico devedor de proprietários e elaboração de score de crédito
Muitas vezes, áreas rurais não contam com portais como o SERASA, que possibilita consultar informações sobre o histórico de endividamento dos indivíduos, o que torna o ato de se fazer empréstimos no campo, verdadeiros tiros no escuro.
Para a sorte dos investidores, com big data e inteligência artificial, é possível buscar pelo histórico de negociações de pessoas físicas e jurídicas através de dados simples como nome e CPF e mais do que isso, centralizar todas essas informações em plataformas de fácil visualização. Assim, o credor pode ter as primeiras impressões sobre a confiabilidade de seus futuros devedores.
Essa gama de dados sobre o histórico de operações dos clientes cruzada com modelos matemáticos e estatísticos dá origem a tabelas de score de crédito. A atribuição de uma “pontuação de confiabilidade” aos futuros devedores é mais uma forma de preservação oferecida pelas técnicas de analytics aos fiadores.
4- Previsão de inadimplência e degradação de pagamento
Essa talvez seja uma das formas mais poderosas de se utilizar analytics para dar suporte a gestão de operações de crédito rural. Essa aplicação demanda uma fonte de dados um pouco mais robusta, é mais indicada por exemplo para empresas que já possuem uma certa quantidade de clientes e histórico de financiamentos.
De forma semelhante à construção de um score de crédito, somando-se a captação de dados externos com os dados de negociações passadas feitos com a própria clientela, é possível prever a inadimplência e a degradação do pagamento de parcelas com grande acurácia. Além de conhecer numericamente, as chances de calotes, o credor consegue saber em que momento o devedor se tornará um mau pagador. Agora, o fiador pode determinar os prazos de segurança para negócios, e inclusive evitar que clientes até então “confiáveis” o deixem no prejuízo.
5 – Insights sobre a situação fiscal e ambiental das propriedades
Voltando um pouco ao tema do sensoriamento remoto, com a localização das áreas determinadas, o fiador consegue identificar se os limites da propriedade estão em conflito com áreas de reserva natural, ocupação indígena ou se possuem suspeitas de atividades econômicas ilegais.
A ampliação da busca pelo histórico das propriedades conferidas pela inteligência artificial, também aponta possíveis irregularidades fiscais/ambientais cometidas pelo potencial cliente no passado, dessa forma, o investidor pode prezar pelo compromisso com as leis e com a sustentabilidade ao confiar seu capital.
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