S&P utiliza deep web scraping e AI para coletar 5X mais dados
São Paulo — InkDesign News — O uso crescente de inteligência artificial (IA) para análise de riscos de crédito em pequenas e médias empresas (PMEs) está transformando o panorama de investimentos. Soluções como o RiskGauge, da S&P Global, utilizam técnicas avançadas de aprendizado de máquina e modelos de algoritmos para acessar dados financeiros antes inacessíveis de mais de 10 milhões de PMEs nos Estados Unidos.
Tecnologia e abordagem
O RiskGauge opera com uma arquitetura inovadora baseada em Snowflake, utilizando crawlers e algoritmos de pré-processamento para minerar dados de mais de 200 milhões de websites. A plataforma gera pontuações de risco ao combinar informações firmográficas com conjuntos de dados de terceiros. Especialistas da S&P Global desenvolveram um processo de scraping em várias camadas, permitindo a coleta de dados relevantes de domínios corporativos e suas publicações.
“A nosso objetivo foi expansão e eficiência. O projeto melhorou a precisão e a cobertura dos dados, beneficiando os clientes.”
(“Our objective was expansion and efficiency. The project has improved the accuracy and coverage of the data, benefiting clients.”)— Moody Hadi, Chefe de Soluções de Risco, S&P Global
Aplicação e desempenho
Os dados coletados são processados através de algoritmos de ensemble, permitindo que múltiplos modelos colaborativos validem informações sobre as empresas, como descrição comercial, setor e atividade operacional. Com uma pontuação que varia de 1 (mais alto) a 100 (mais baixo), os investidores recebem relatórios detalhados sobre histórico financeiro e desempenho. O sistema realiza verificações automatizadas semanalmente, garantindo que as informações sejam atualizadas sempre que mudanças são detectadas.
Impacto e mercado
O impacto deste sistema é significativo, visto que ele aumenta em cinco vezes a cobertura de PMEs pela S&P. Em um mercado onde aproximadamente 10 milhões de PMEs estão em operação frente a cerca de 60.000 empresas públicas, a capacidade de acessar dados financeiros de empresas menores representa uma vantagem competitiva. No entanto, a complexidade dos sites que não seguem padrões uniformes e a grande quantidade de dados requerem que a equipe continue a otimizar os algoritmos para garantir eficiência.
As perspectivas são promissoras, com uma necessidade crescente de soluções que melhorem a transparência e a confiança na concessão de crédito a PMEs, permitindo uma expansão em potencial para instituições financeiras e investidores.
Fonte: (VentureBeat – AI)
