A dificuldade de acesso a financiamento continua sendo um dos principais entraves para o crescimento de pequenos e médios empreendimentos no país. De acordo com dados da Serasa Experian, quase metade desse segmento enfrenta barreiras para obter recursos junto a instituições financeiras tradicionais. Nesse cenário, a deeptech Avra surge com a proposta de utilizar inteligência artificial (IA) para reduzir o risco percebido pelos credores e, ao mesmo tempo, ampliar as oportunidades de crédito para cerca de 99% das PMEs brasileiras já catalogadas em sua base de dados.
Fundada pela executiva Viviane Meister e por Bruno Alano — primeiro brasileiro a integrar a equipe de pesquisa da OpenAI —, a empresa recebeu um aporte de US$ 2 milhões em maio de 2024, liderado pela MAYA Capital. O montante será direcionado à expansão da plataforma proprietária de IA, concebida para analisar perfis empresariais carentes de informações financeiras estruturadas.
Modelo preditivo combina dados tradicionais, alternativos e relacionais
O grande diferencial da Avra é uma arquitetura de IA criada do zero. Segundo a companhia, o sistema cruza três camadas de informação. A primeira reúne dados convencionais, como histórico de processos judiciais e protestos. A segunda agrega variáveis alternativas, por exemplo imagens de satélite do estabelecimento e projeções de fluxo de caixa construídas a partir de dados públicos. Já a terceira avalia relações comerciais, identificando vínculos com fornecedores e clientes para aferir a solidez da rede de negócios.
Esse conjunto alimenta modelos matemáticos treinados para inferir capacidade de pagamento mesmo quando faltam balanços auditados ou relatórios contábeis detalhados — realidade comum entre micro e pequenas empresas. De acordo com especialistas do setor de crédito corporativo, abordagens que somam análise qualitativa e fontes de dados não convencionais tendem a reduzir a taxa de inadimplência em carteiras voltadas a PMEs.
Foco em parceiros de grande porte acelera adoção da plataforma
Apesar de ter apenas dois anos de operação, a Avra já atende oito corporações consideradas líderes em seus segmentos. A estratégia de mercado é oferecer o motor de IA como serviço (modelo white label) a bancos, fintechs e companhias que concedem financiamento indireto a cadeias de fornecedores. Segundo relatório interno, essa abordagem permite escalar a tecnologia com menor custo de aquisição de usuários, uma vez que cada parceiro conecta milhares de empresas de menor porte à plataforma.
Para sustentar o crescimento, a startup mantém parcerias técnicas com gigantes como AWS, Nvidia e Google. Esses programas de aceleração garantem infraestrutura computacional de alto desempenho, créditos em nuvem e mentorias especializadas. A CEO Viviane Meister enfatiza que o acesso a esse “arcabouço de conhecimento” é tão relevante quanto o capital recebido dos investidores.
Panorama do crédito para pequenas e médias empresas
No Brasil, PMEs representam cerca de 90% do total de empresas e respondem por mais da metade dos empregos formais. Ainda assim, o custo médio do crédito para esse público pode superar em até 30% as condições oferecidas a grandes corporações, segundo estudos do Banco Central. A disparidade ocorre porque instituições financeiras tradicionais costumam usar modelos de risco desenvolvidos para organizações com longos históricos contábeis.
Iniciativas de fintechs e soluções baseadas em IA vêm ganhando espaço ao atacar justamente essa lacuna. Além da Avra, plataformas como BizCapital e Docket também investem em sistemas proprietários, mas o mercado ainda é considerado subatendido. Especialistas apontam que o avanço de modelos menores e mais especializados — a chamada “segunda onda da IA” — tende a democratizar o acesso a ferramentas de análise de dados de alta precisão, reduzindo custos operacionais e destravando novas fontes de receita.
Perfil dos fundadores fortalece credibilidade da solução
A trajetória de Bruno Alano confere visibilidade à Avra. Depois de descobrir a computação ainda na infância e ganhar bolsa de estudos na Finlândia, o engenheiro especializou-se em processamento de linguagem natural. Aos 16 anos, lançou sua primeira startup de IA. Em 2016, foi convidado pela OpenAI para trabalhar em pesquisa de aprendizado de máquina, onde participou de projetos que anteciparam o avanço dos grandes modelos de linguagem.
Imagem: Internet
Viviane Meister, por sua vez, acumula mais de uma década no setor bancário, com passagens por Santander, Itaú e idwall. A executiva decidiu empreender após identificar que PMEs eram avaliadas com critérios inadequados para sua realidade. A combinação entre experiência de campo em crédito e expertise técnica em IA foi determinante para a construção de um modelo próprio capaz de capturar nuances do mercado brasileiro.
Impacto no ecossistema e para o leitor
A adoção de sistemas que analisam múltiplas fontes de dados em tempo real pode reduzir o prazo de aprovação de crédito de semanas para poucos minutos, segundo estimativas de mercado. Para empreendedores, isso significa acesso rápido a capital de giro, maior capacidade de negociação com fornecedores e expansão de operações sem recorrer a empréstimos de custo elevado.
Do ponto de vista das instituições financeiras, a tecnologia ajuda a ampliar a base de clientes com menor risco, abrindo espaço para linhas de financiamento específicas e produtos personalizados. Caso o modelo se consolide, é provável que concorrentes adotem soluções semelhantes, elevando o nível de exigência tecnológica em toda a cadeia.
Para quem acompanha tendências de tecnologia, o movimento reforça a transição dos grandes modelos de linguagem para sistemas focados, treinados em conjuntos de dados mais enxutos e contextualizados. A expectativa é que o mesmo conceito seja replicado em setores como saúde, agricultura e logística.
Se você quer entender como a inteligência artificial está transformando diferentes áreas de negócios, vale acompanhar outras iniciativas publicadas em nosso caderno de Tecnologia, onde reportamos avanços que prometem alterar rotinas corporativas e hábitos de consumo.
Curiosidade
Uma curiosidade pouco conhecida é que imagens de satélite, usadas pela Avra para estimar o volume de atividade em estabelecimentos comerciais, foram popularizadas no setor financeiro a partir de análises de tráfego em estacionamentos de grandes redes varejistas nos Estados Unidos. A mesma metodologia agora auxilia a avaliar o potencial de faturamento de pequenas padarias ou lojas de bairro no Brasil, mostrando como técnicas criadas para megacorporações acabam beneficiando negócios locais.
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