Por Roberta Prescott
Como agência de avaliação e classificação, a Liberum Ratings depende da ciência de dados para fazer a comparação de mais de 240 Fundos de Investimentos em Direitos Creditórios (FIDCs) e entregar análises de risco de crédito mais precisas. A metodologia para os ratings atribuídos pela Liberum Ratings foi desenvolvida pela própria agência e abrange análises quantitativas e qualitativas dos ativos e emissores.
Com tantos dados envolvidos, a agência, fundada em 2011, se viu diante da necessidade de contar com um novo sistema core para realizar suas análises, que proporcionasse maior velocidade de processamento, aumento da capacidade de escala e melhor visualização de dados. Isso porque o sistema legado encontrava-se defasado, impedindo o crescimento da organização e o seu desenvolvimento técnico e metodológico.
Mauricio Bassi Rincon conta que começou a Liberum Ratings junto com o sócio Décio Bapttista Santos, porque enxergaram uma oportunidade em atender ao investidor quando compra o ativo no mercado financeiro. “Começamos organizando nosso banco de dados com informações consolidadas e também não consolidadas. Como fazemos rating, precisamos ter informações dos fundos, como dos administradores, dos gestores, das transações e consolidamos aqui. E conseguimos fazer dele uma coisa que servia muito para análise de risco, foi sendo construído empiricamente, mas não estava muito organizado”, relatou Rincon ao Convergência Digital.
Com o crescimento da agência, ficou evidente que o banco de dados não suportaria as futuras necessidades — e os sócios buscaram, em 2021, por uma solução para organizar todo o banco de dados e foi quando a parceria com a SoftDesign começou. Em 2023, o novo sistema começou a ser utilizado em janeiro, conferindo maior velocidade de processamento, agilidade do trabalho e aumento de produtividade da operação. Além disso, a qualidade das análises aumentou, pois a visualização dos dados tornou-se mais clara e intuitiva, beneficiando a experiência de uso dos analistas de crédito.
“Conseguimos construir uma esteira de trabalho com a parte técnica”, disse Rincon. A primeira fase do projeto foi dedicada à plataforma de gestão para atender a toda a linha de negócios e o desafio foi importar todas as informações da organização que estavam em diferentes formatos. Depois, foi construído o front-end usado pelos analistas para escreverem os relatórios que são analisados por comitê. Em seguida, entrou a parte administrativa e comercial, passando a ter um sistema completamente integrado.
O segundo grande projeto foi o “Liberum Science”, um sistema que compara os fundos e que começou em meados de 2023. “É uma ferramenta que analisa os FIDCs”, disse o sócio, completando que ela só foi possível a partir da transformação digital da empresa. A plataforma ajuda investidores a direcionarem suas estratégias em FIDCs por meio do acompanhamento de médias de mercado, relatórios de ratings, documentos da Comissão de Valores Mobiliários (CVM) e monitoramento de riscos e tendências do mercado de FIDCs.
Outra iniciativa foi a ferramenta para avaliação de riscos, que, segundo Rincon, permite antecipar eventos de default com 60 dias de antecedência. “Começamos com Power BI, mas vimos que não dava certo e agora é baseado em software open source, Metabase, que acessa o banco de dados e consegue fazer interações. A ideia é pegar todos os fundos que fazemos rating e comparar a carteira deles; cruzamos os CNPJs e conseguimos pegar o desempenho/performance dos riscos”, detalhou o executivo. “Este nível de análise só a gente faz”, ressaltou.
Essa ferramenta começou para uso interno até a Liberum Ratings enxergar potencial para comercializá-la. “Percebemos que é muito valiosa para uso externo, porque tem lógica de análise de risco de crédito muito embasada e estamos começando a mostrar a ferramenta para o mercado”, adiantou Mauricio Bassi Rincon.
A adição mais recente foi a aplicação de IA generativa para a criação de relatórios de análise, que antes exigiam a redação manual pelos analistas. Agora, esses relatórios são gerados automaticamente, permitindo que os analistas façam apenas uma revisão final, otimizando ainda mais o tempo de trabalho.
“A gente perdia muito tempo para fazer análises; tínhamos que abrir arquivo por arquivo, demorava muito tempo para rodar a lâmina. Reduzimos muito o tempo de análise. Cada fundo demorava dois dias para fazer, dependendo da complexidade, e agora consigo em um dia”, contou Natália Segato, analista de risco sênior na Liberum Ratings.
A verificação de erros nos dados recebidos e a predição do rating dos fundos têm como base a aplicação de machine learning. Isso reduziu a conferência manual dos dados e o sistema agora antecipa variações que podem afetar o rating, liberando os analistas para se focarem nos casos mais complexos.
Outro benefício está na assertividade na importação dos dados. “Estamos importando informação de forma inteligente. Antes, a verificação de se os dados estavam certos era manual e hoje verifica automaticamente se a informação está correta, através de algoritmos. Se não está correta, a importação do dado trava”, disse Rincon.
O próximo passo que está entrando em produção é um sistema de motor de validação para alguns tipos de fundos. “O sistema vai verificar a variação dos dados nos últimos meses. Todos os meses os dados que vêm dos fundos entram e verificamos. Antes, verificávamos a cada três meses e agora é em tempo real, então, podemos agir de forma mais rápida, como fazendo um alerta quando há divergência”, destacou o sócio, ressaltando o aumento da capacidade de verificar problemas.
A transformação na Liberum Ratings usou ciência de dados e IA para aprimorar a análise de fundos de investimentos e aumentar a eficiência de seus processos. Essa transformação, com apoio da SoftDesign, envolveu diversas etapas tecnológicas, incluindo organização de dados, machine learning e IA generativa, com ganhos em produtividade e precisão.
