Tag: IA

  • Como a IA está revolucionando a antecipação de recebíveis e reduzindo a inadimplência na IZI Cash

    Como a IA está revolucionando a antecipação de recebíveis e reduzindo a inadimplência na IZI Cash

    A transformação digital no setor financeiro trouxe novas formas de tornar o crédito mais inteligente, seguro e eficiente. No mercado de antecipação de recebíveis, a IZI Cash se destaca ao aplicar inteligência artificial (IA) e modelos avançados de análise para avaliar riscos com precisão e garantir operações mais confiáveis para fornecedores e redes varejistas.

    Análise de risco inteligente com milhares de dados

    Para avaliar cada operação, a IZI Cash utiliza modelos de machine learning que analisam milhares de pontos de informação sobre o cedente e o sacado. Essas informações podem vir de bases públicas, integrações com sistemas de gestão, histórico de relacionamento, comportamento financeiro e indicadores transacionais.

    Análise de risco inteligente com milhares de dados (banco gratuito)

    Com essa visão completa, a plataforma consegue:

    • Mapear o perfil de risco de cada empresa
    • Identificar padrões de comportamento que indicam a saúde financeira
    • Prever a probabilidade de inadimplência
    • Aprovar operações de forma rápida, segura e assertiva

    Tudo isso permite tomar decisões de crédito mais eficientes — e, principalmente, reduzir drasticamente o risco das operações.

    Inadimplência baixa e confiabilidade para todo o ecossistema

    Graças ao uso de IA, a IZI Cash mantém operações com alta segurança e inadimplência significativamente menor em comparação aos modelos tradicionais de crédito. Em vez de depender apenas de análises manuais ou dados limitados, a tecnologia permite uma leitura profunda do comportamento financeiro das empresas, garantindo precisão na aprovação dos recebíveis.

    A plataforma também identifica situações em que a antecipação não é saudável para o negócio — por exemplo, quando a empresa tenta usar crédito apenas para resolver problemas pontuais e recorrentes, sem perspectiva de crescimento sustentável. Essa inteligência protege fornecedores, varejistas e todo o ecossistema envolvido.

    Escalabilidade com segurança

    Com uma base crescente de empresas utilizando a solução, o foco da IZI Cash é expandir o portfólio mantendo o mesmo nível de confiabilidade. A combinação entre tecnologia, governança e análise de dados avançada permite crescer sem aumentar o risco das operações, algo essencial no mercado de recebíveis.

    Além disso, diferente de modelos que apenas conectam empresas a bancos, a IZI Cash assume a operação diretamente, garantindo fluidez, previsibilidade e segurança em toda a jornada financeira do cliente.

    Experiência digital completa

    Para garantir autonomia e facilidade na gestão de recebíveis, a IZI Cash oferece uma plataforma intuitiva e soluções digitais que permitem:

    • Consultar títulos e operações em segundos
    • Antecipar recebíveis com agilidade
    • Acompanhar todo o fluxo financeiro em tempo real
    • Operar com segurança, transparência e validações automáticas

    A tecnologia está no centro da experiência, mas sempre conectada a um objetivo claro: simplificar a vida financeira das empresas e tornar o acesso ao crédito mais seguro.

    A IA como aliada para operações mais seguras e eficientes

    Ao aplicar inteligência artificial e governança robusta, a IZI Cash reforça seu compromisso com a segurança, reduzindo riscos e oferecendo uma antecipação de recebíveis moderna, digital e confiável.

    O futuro do crédito passa pela análise inteligente — e a IZI Cash está liderando essa evolução dentro da cadeia varejista.

    Acesse a IZI agora mesmo!

  • BI para Supermercados: Como Usar a Inteligência de Dados para Aumentar o Lucro

    BI para Supermercados: Como Usar a Inteligência de Dados para Aumentar o Lucro

    O varejo alimentar passou por transformações profundas nos últimos anos. Processos mais ágeis, clientes mais exigentes e concorrência cada vez maior exigem que os supermercados evoluam sua forma de administrar e operar. Nesse cenário, o BI para supermercados (Business Intelligence ou Inteligência de Negócios) tornou-se uma das ferramentas mais importantes para quem deseja crescer de forma sustentável e lucrativa.

    A tecnologia deixou de ser apenas um apoio e passou a ocupar um papel central nas decisões estratégicas — e o BI é hoje um dos principais responsáveis por essa virada.

    Por que o BI se tornou essencial para supermercados?

    Por que o BI se tornou essencial para supermercados?

    Muitos supermercados nasceram com base na experiência e na intuição dos seus fundadores. E, de fato, boa parte das grandes redes começou assim. Porém, conforme o negócio cresce, aumenta também a complexidade da operação: mais setores, mais funcionários, mais fornecedores, mais produtos e muito mais dados.

    Nesse contexto, confiar apenas em percepções deixa de ser suficiente. É preciso tomar decisões rápidas, precisas e sustentadas por informações confiáveis — e é exatamente isso que o Business Intelligence oferece.

    Com o BI, o dono ou gestor do supermercado passa a ter Indicadores de Gestão (KPIs) claros, atualizados e acessíveis, capazes de mostrar o desempenho dos setores e apontar onde estão os problemas e as oportunidades.

    O que o BI faz na prática?

    Por meio da gestão de categorias, é possível administrar mix de produtos, promoções, posicionamento de preço e exposição e demais fatores que influenciam a experiência de compra de forma positiva. 

    Um sistema de BI é capaz de:

    • Capturar dados da operação em tempo real
    • Transformar informações brutas em gráficos, painéis e relatórios interativos
    • Permitir que gestores identifiquem falhas, padrões e tendências
    • Apoiar decisões estratégicas com agilidade
    • Reduzir perdas, melhorar margens e aumentar a rentabilidade

    As vertentes de BI mais utilizadas no varejo supermercados costumam estar relacionadas a dados financeiros, comerciais e operacionais, permitindo analisar:

    • Vendas por setor, categoria ou produto
    • Margens e rentabilidade
    • Despesas e custos
    • Quebras e perdas
    • Estoques, rupturas e giro

    O objetivo é claro: aumentar vendas e controlar custos para melhorar o lucro final.

    A importância da Gestão à Vista

    A importância da gestão a vista (Fonte: arquivo/banco de dados)

    Uma prática comum entre supermercados que usam BI com eficiência é a Gestão à Vista.
    Ela consiste em tornar os dados acessíveis e visíveis para toda a equipe por meio de:

    • Painéis
    • Telas em áreas internas
    • Gráficos atualizados diariamente
    • Indicadores por setor

    Exemplo prático

    Imagine que o índice de perdas no setor de hortifruti esteja acima do esperado. Se os colaboradores não tiverem essa informação clara, dificilmente mudarão seus hábitos.
    Mas quando o dado aparece em um painel visível, atualizado dia após dia, a mudança acontece naturalmente:

    • Há mais cuidado no manuseio
    • Produtos são verificados com mais frequência
    • Colaboradores passam a agir com foco na meta

    A Gestão à Vista faz com que todos se sintam parte do resultado.

    BI não é futuro — é presente

    Supermercados que utilizam BI conseguem:

    • Reduzir perdas
    • Prevenir rupturas
    • Melhorar a eficiência operacional
    • Aumentar o ticket médio
    • Identificar oportunidades de vendas
    • Tomar decisões mais inteligentes e rápidas

    A inteligência de dados não é mais uma tendência; é uma necessidade para quem quer se manter competitivo em um mercado desafiador.

    Conclusão

    O BI para supermercados é uma ferramenta poderosa para transformar informações em lucro.
    Ele profissionaliza a gestão, reduz desperdícios e melhora o desempenho de todos os setores da loja.

  • 5 desafios que ainda freiam a adoção da IA Generativa pelas fintechs — e por que maturidade organizacional será decisiva

    5 desafios que ainda freiam a adoção da IA Generativa pelas fintechs — e por que maturidade organizacional será decisiva

    A inteligência artificial generativa (GenAI) vem transformando setores inteiros ao oferecer novas possibilidades de automação, eficiência e personalização. No mercado financeiro, fintechs e grandes instituições testam aplicações que vão desde atendimento automatizado até análise avançada de dados para decisões estratégicas.

    Apesar do potencial, a adoção da tecnologia ainda avança com cautela. Conforme estudos recentes do Fórum Econômico Mundial e do relatório Fintech Report 2025, elaborado pelo Distrito e Bain & Company, as empresas do setor percebem riscos relevantes relacionados à segurança, governança e qualidade dos modelos.

    No contexto das fintechs — que operam em um ambiente altamente regulado, competitivo e sensível a dados — o avanço da GenAI depende menos de inovação e mais de maturidade organizacional, governança robusta e clareza regulatória.

    A seguir, os cinco principais desafios que explicam a velocidade moderada de adoção da IA generativa no setor.

    Incerteza regulatória (43%)

    O arcabouço regulatório para IA ainda está em desenvolvimento globalmente, e no Brasil não é diferente. Para fintechs que lidam com dados sensíveis e transações financeiras, a falta de diretrizes claras sobre o que será permitido nos próximos anos cria um ambiente de insegurança jurídica.

    Essa indefinição dificulta o planejamento de longo prazo e faz com que muitas empresas optem por testar a tecnologia apenas em áreas não críticas, postergando investimentos estratégicos.

    Precisão e confiabilidade das respostas (42%)

    Modelos generativos podem produzir respostas incompletas, enviesadas ou incorretas — problema conhecido como “alucinação”.

    Em funções ligadas a risco, crédito, análise de fraudes ou recomendações financeiras, qualquer imprecisão pode gerar prejuízos operacionais e impactos diretos para clientes e investidores. Por isso, a GenAI ainda é vista com cuidado em processos decisórios sensíveis, exigindo camadas adicionais de validação humana e governança.

    Segurança e privacidade dos dados (39%)

    A manipulação de grandes volumes de dados sensíveis torna a segurança um dos pontos de maior atenção.
    O Fórum Econômico Mundial aponta riscos como:

    • vazamento de informações,
    • deepfakes,
    • ciberataques,
    • reforço de vieses discriminatórios.

    Para fintechs, qualquer incidente afeta diretamente credibilidade, compliance e relação com parceiros financeiros. Isso reforça a necessidade de infraestrutura avançada, controles internos rígidos e políticas claras de privacidade.

    Falta de expertise interna para operar GenAI(35%)

    Implementar IA generativa requer habilidades específicas em:

    • engenharia de prompt,
    • MLOps,
    • governança de IA,
    • segurança de modelos,
    • integração com sistemas financeiros.

    O mercado, porém, ainda carece de profissionais com essa combinação de competências.
    Para fintechs early stage, essa lacuna pode atrasar projetos ou limitar o uso da IA a soluções prontas, pouco personalizadas e menos aderentes ao negócio.

    Dúvida sobre propriedade intelectual (28%)

    O uso de GenAI levanta questionamentos sobre direitos autorais e responsabilidade sobre conteúdos gerados por modelos.
    Em setores regulados, isso é especialmente crítico quando a tecnologia produz:

    • relatórios financeiros,
    • análises automatizadas,
    • documentos contratuais,
    • recomendações baseadas em dados de terceiros.

    Sem clareza sobre autoria e responsabilidade legal, muitas fintechs preferem adotar a tecnologia de maneira gradual e supervisionada.

    Leia também >>> Outros desafios que travam a inovação

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  • Como a Inteligência Artificial está transformando o setor de securitização

    Como a Inteligência Artificial está transformando o setor de securitização

    A inteligência artificial (IA) vem desempenhando um papel decisivo na modernização do mercado financeiro, e o setor de securitização está entre os mais impactados por essa evolução.

    Com o aumento da complexidade dos ativos, da regulamentação e da pressão por eficiência operacional, securitizadoras têm buscado na IA e na automação caminhos para aumentar a precisão analítica, reduzir riscos e escalar suas operações com menos esforço manual.

    Para empresas que operam com crédito estruturado, antecipação de recebíveis e gestão de riscos — como as parceiras atendidas pela IZI Tecnologia — a IA já não é apenas tendência: é um diferencial competitivo.

    O papel do machine learning na análise de crédito e risco

    O papel do machine learning na análise de crédito e risco (fonte/imagem)

    A IA ganha força no setor principalmente por meio do machine learning. Os algoritmos analisam grandes volumes de dados para identificar padrões, prever comportamentos e melhorar a precisão das análises.

    O que isso significa para securitizadoras?

    • Avaliações de risco mais rápidas e precisas
    • Análises baseadas em dados reais, e não apenas em históricos estáticos
    • Identificação antecipada de inadimplência potencial
    • Segmentação mais inteligente dos ativos securitizados

    Com a capacidade de trabalhar dados estruturados (como relatórios financeiros) e não estruturados (como documentos, e-mails e PDFs), a IA oferece uma visão holística do desempenho dos ativos. Isso amplia o entendimento dos fatores que impactam cada operação, contribuindo para decisões mais embasadas e rentáveis.

    Automação inteligente: quando a tecnologia reduz custos e aumenta a eficiência

    Automação inteligente: quando a tecnologia reduz custos e aumenta a eficiência

    Tarefas que antes exigiam dezenas de horas de equipes internas podem hoje ser automatizadas por fluxos inteligentes integrados a IA, como:

    • Onboarding de clientes
    • Validação e classificação de documentos
    • Checagem automática de compliance
    • Atualização de cadastros
    • Gestão de fluxos de trabalho entre departamentos

    Chatbots, RPA (Robotic Process Automation) e sistemas baseados em IA permitem que securitizadoras transformem seus processos operacionais. Com isso, profissionais deixam de atuar em tarefas repetitivas e passam a se dedicar a atividades estratégicas, como relacionamento com investidores e análise de novas operações.

    Análise preditiva: antecipando cenários e reduzindo riscos

    planilhas para gestão de estoque com a IZI (Fonte: arquivo/banco de dados)

    A IA também se destaca pela capacidade de prever eventos futuros, oferecendo vantagem competitiva às securitizadoras em um ambiente financeiro volátil.

    Com modelos de machine learning, é possível:

    • Prever probabilidade de inadimplência
    • Detectar anomalias em carteiras
    • Antecipar mudanças de comportamento no mercado
    • Identificar ativos de maior liquidez e melhor desempenho
    • Simular cenários econômicos para embasar decisões

    Essa leitura antecipada permite agir de forma pró-ativa: ajustar estratégias, realocar ativos, renegociar condições, reforçar garantias ou mitigar riscos antes que eles impactem os resultados.

    Como a IA fortalece segurança e governança (fonte/imagem)

    Processos de securitização lidam diariamente com documentos sensíveis, laudos financeiros, informações de clientes e contratos.

    A IA contribui diretamente para:

    • Detecção de fraudes
    • Classificação automática e criptografia de documentos
    • Monitoramento em tempo real
    • Redução de erros humanos
    • Rastreabilidade completa das decisões

    Importante

    Isso aumenta a transparência e fortalece a confiança de investidores e parceiros financeiros — fatores fundamentais em um mercado regulado.

    O impacto direto da IA nos resultados das securitizadoras

    O impacto da IA nos resultados das securitizadoras

    Empresas que adotam IA e automação registram melhorias significativas, como:

    • Redução de custos operacionais
    • Agilidade no fechamento das operações
    • Diminuição de retrabalho e falhas humanas
    • Aumento da capacidade analítica da equipe
    • Melhor rentabilidade sobre os ativos securitizados

    “Ao abraçar tecnologias avançadas, as securitizadoras se tornam mais competitivas e conseguem operar com eficiência mesmo em um cenário regulatório complexo”

    A IZI Tecnologia como parceira digital das securitizadoras

    A modernização do setor só é possível com uma infraestrutura tecnológica robusta e com o uso inteligente de dados — pilares centrais das soluções da IZI Tecnologia.

    A IZI apoia securitizadoras e empresas financeiras oferecendo:

    • Plataformas de análise e visualização de dados (BI)
    • Soluções seguras para gestão de recebíveis
    • Ambientes preparados para automação e integração
    • Tecnologias que reduzem erros e ampliam a tomada de decisão baseada em dados
    • Infraestrutura escalável e confiável

    Combinando inteligência artificial, automação e segurança avançada, a IZI Tecnologia acelera a transformação digital e ajuda empresas do mercado financeiro a operar com mais precisão, agilidade e rentabilidade.

    Conclusão

    A IA está redefinindo a forma como securitizadoras analisam riscos, gerenciam operações e tomam decisões estratégicas.
    Empresas que adotam essas tecnologias de maneira estruturada ganham vantagem competitiva, reduzem custos e ampliam a eficiência.

    Com soluções especializadas e uma visão orientada a dados, a IZI Tecnologia está preparada para apoiar o setor nessa evolução, entregando inovação com segurança e confiabilidade.