Core AI reduz de 300 para 25 dias a criação de operações de crédito com inteligência artificial

Uma empresa que deseja começar a oferecer crédito aos clientes pode levar até 300 dias para estruturar toda a operação. A Core AI afirma ter reduzido esse prazo para 25 dias ao desenvolver uma infraestrutura financeira nativa em nuvem e baseada em inteligência artificial.

Fundada no fim de 2024, a fintech brasileira automatiza etapas que vão da leitura de contratos à análise de risco e à definição das condições de financiamento. A plataforma foi desenvolvida sobre a infraestrutura do Google Cloud e utiliza ferramentas de IA generativa para interpretar documentos e alimentar modelos proprietários.

Segundo a companhia, processos documentais que poderiam consumir até três dias passaram a ser concluídos em menos de 15 segundos. O custo operacional também teria ficado cinco vezes menor em comparação com estruturas convencionais do mercado financeiro.

A proposta da Core AI é permitir que empresas de diferentes setores criem ofertas próprias de crédito sem precisar desenvolver internamente sistemas, equipes e processos bancários completos.

IA interpreta contratos e procurações em segundos

Uma das etapas mais demoradas na concessão de crédito é a leitura de documentos não estruturados. Contratos de aluguel, procurações, comprovantes e outros arquivos podem apresentar formatos diferentes, informações dispersas e cláusulas que exigem interpretação.

A plataforma da Core AI utiliza recursos do Gemini Enterprise Agent Platform para identificar esses dados, extrair os elementos relevantes e enviá-los aos sistemas de análise de risco.

Com a automação, informações como renda, obrigações contratuais, garantias, prazos e partes envolvidas podem ser organizadas sem depender de uma leitura integral realizada por uma equipe.

A decisão final passa a combinar os dados documentais com os modelos de risco desenvolvidos pela fintech e as informações fornecidas pelas empresas parceiras.

“A decisão de nascer totalmente em nuvem foi estratégica. Precisávamos de uma infraestrutura capaz de processar grandes volumes de dados em tempo real e integrar inteligência artificial em todas as etapas”, afirma Enrico Damiani, cofundador e diretor de tecnologia da Core AI.

Empresa afirma registrar inadimplência abaixo da média

Além de reduzir o tempo necessário para colocar uma operação em funcionamento, a Core AI afirma que seus modelos apresentam uma taxa média de inadimplência três vezes menor do que a observada no mercado.

O resultado, divulgado pela própria empresa, depende da qualidade dos dados recebidos, do perfil dos clientes avaliados e das regras adotadas por cada operação. Diferentes segmentos podem apresentar níveis de risco e comportamento de pagamento bastante distintos.

A vantagem de uma estrutura baseada em dados é a possibilidade de criar modelos específicos para cada parceiro, em vez de aplicar a mesma política de crédito para todos os públicos.

Uma empresa de imóveis, por exemplo, pode considerar contratos de locação e histórico de pagamentos. Já uma varejista poderá utilizar frequência de compras, relacionamento com o consumidor e comportamento financeiro dentro de sua própria plataforma.

Essa personalização permite avaliar clientes que poderiam ser rejeitados por modelos genéricos, mas também exige governança para evitar decisões discriminatórias ou baseadas em informações inadequadas.

Crédito passa a funcionar como infraestrutura tecnológica

A Core AI busca transformar o crédito em um serviço modular. Em vez de criar toda a operação internamente, a empresa contratante poderá selecionar os componentes necessários e oferecer o produto com sua própria marca.

O modelo, conhecido como white label, permite que o consumidor veja a oferta de crédito como parte do serviço da empresa com a qual já mantém relacionamento, enquanto a infraestrutura é fornecida por uma fintech especializada.

A plataforma poderá ser utilizada na análise, concessão, gestão e acompanhamento dos contratos. A proposta inclui integrar as informações dos parceiros e construir modelos específicos para cada operação.

Na prática, uma companhia pode adicionar parcelamento, financiamento ou capital de giro ao próprio ecossistema sem se transformar em uma instituição financeira tradicional.

O desafio está em garantir que a velocidade de implementação não reduza o cuidado com controles regulatórios, proteção de dados e acompanhamento do risco.

Equipe de engenharia triplica produtividade

A inteligência artificial também foi incorporada ao processo de desenvolvimento da própria Core AI.

A fintech utiliza o Gemini Code Assist para apoiar os profissionais responsáveis pela criação e manutenção dos sistemas. Segundo a companhia, a produtividade da equipe de engenharia foi triplicada após a adoção da ferramenta.

Recursos desse tipo podem sugerir trechos de código, documentar funções, identificar erros e ajudar na criação de testes. O ganho, porém, depende da revisão realizada por profissionais e da integração com práticas de segurança.

Em uma plataforma financeira, falhas de software podem afetar análises, contratos, cálculos e movimentações. Por isso, a automação do desenvolvimento precisa ser acompanhada por testes, rastreabilidade e supervisão humana.

A Core AI afirma que o aumento de produtividade reduziu o tempo necessário para lançar novas funcionalidades e adaptar a infraestrutura às necessidades dos clientes.

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