Um dos instrumentos mais tradicionais do mercado financeiro brasileiro, o consórcio voltou à moda com o cenário de juros altos no Brasil e agora está ganhando uma roupagem mais moderna com a entrada das fintechs nesse segmento. No mercado desde 1995, a administradora de consórcios Unifisa sabe que o setor está mudando rápido – e não quer ficar para trás. Para se manter competitiva, a empresa está iniciando seu maior ciclo de transformação da história, com um plano que prevê destinar entre 8% e 12% do faturamento anual para investimentos em inteligência artificial, automações e governança avançada.
Segundo a empresa, a meta é que até o final de 2026 cerca de 20% das análises de crédito possam ser aprovadas automaticamente por sistemas de IA, reduzindo a necessidade de revisão por humanos.
As primeiras soluções estão sendo desenvolvidas em parceria com a startup BondingAI, responsável por fornecer a base tecnológica de IA utilizada pela companhia. Fundada por Danilo Nato Silva, ex-diretor global de Dados e IA da AB InBev, a startup desenvolve um sistema operacional de inteligência artificial para empresas, permitindo que organizações criem modelos de IA privados e determinísticos baseados em seus próprios dados, sistemas e regras de negócio.
A aposta, segundo Caio Gil Figueiredo Augusto, diretor de TI e RH da Unifisa, é criar um “ecossistema financeiro inteligente”, reduzindo custos, acelerando processos e ampliando a competitividade. Os primeiros casos de uso da tecnologia já estão definidos: análise de crédito e risco de fraude no consórcio, desde a entrada do cliente até o período pós-contemplação, além da implementação de agentes conversacionais no atendimento e aplicações voltadas à eficiência operacional.
Nesse último caso, a tecnologia será usada em diferentes áreas (como finanças e RH) combinada a automações para reduzir despesas e aumentar produtividade. Parte relevante dos recursos também será destinada à capacitação interna, com programas de letramento em IA e dados para sustentar a estratégia pelos próximos 30 anos.
“Para crescer de forma sustentável, o investimento em tecnologia tem que ser levado como uma questão estratégica”, complementou Caio, em entrevista ao Startups.
Visão de ecossistema
Segundo o executivo, as prioridades incluem a construção de uma base tecnológica mais robusta e escalável, integrada por APIs, além do desenvolvimento de plataformas digitais com jornadas cada vez mais conectadas aos parceiros.
“Quando falamos em ecossistema financeiro inteligente, estamos falando de sair do modelo de produto isolado para um modelo de jornada integrada. Hoje, nós já temos o Consórcio Unifisa Seguros, que atua na corretagem de seguros, e temos bem claro que a nossa missão é desenvolver soluções financeiras. A visão de ecossistema nos permite enxergar que podemos ir além dos negócios atuais, desde que permaneça o foco na transformação que proporcionamos na vida dos clientes e de seus negócios. O nosso objetivo é deixar de operar uma transação e passar a gerir uma jornada financeira”, aponta.
No desenho dessa estratégia, a Unifisa deve adotar um modelo híbrido, combinando conhecimento interno com ferramentas já disponíveis no mercado. A prioridade, neste momento, está no uso de IA para análise de risco, especialmente na predição de inadimplência e na leitura de relatórios financeiros e documentações.
Parceria com a BondingAI
No centro da plataforma da BondingAI está o xLLM, uma nova geração de modelos de linguagem voltados ao ambiente empresarial. Ou seja, enquanto modelos generalistas como ChatGPT da OpenAI, ou Gemini, do Google, são treinados com dados sobre os mais diversos assuntos, o xLLM é desenvolvido exclusivamente para o escopo corporativo.
“Junto da BondingAI, estamos criando o modelo de Small Language Model que é diferente das LLMs. Então, ao invés da gente usar, por exemplo, modelo GPT ou Gemini, estamos usando um modelo que tem maior controle, operando em uma estrutura menor e sem acesso aberto à internet”, diz.
Segundo ele, isso permite reduzir riscos de erros ou “alucinações” das inteligências artificiais, aumentando a confiabilidade dos sistemas de IA, o que é essencial para as companhias, especialmente em um setor regulado como o financeiro.
Caio destaca que optar por uma startup especializada permite desenvolver soluções mais adaptadas a contextos específicos, com respostas mais qualificadas para as demandas do negócio. A parceria também permite contar com suporte técnico e consultoria próximos, auxiliando tanto na implantação das ferramentas quanto na sua sustentação e evolução ao longo do tempo.
Aumento de produtividade
O diretor de TI e RH da Unifisa acredita que a inteligência artificial deixará de ser diferencial competitivo para se tornar pré-requisito no setor. A expectativa é que a tecnologia reduza etapas desnecessárias nos processos, aumente a previsibilidade e reforce a segurança, ao mesmo tempo em que amplia a personalização em larga escala.
“O que hoje é uma corrida que todos estão buscando, nos próximos anos vai ser uma competência obrigatória”, afirma, destacando que empresas que não incorporarem inteligência artificial aos seus processos podem perder relevância no mercado.
Na prática, uma das principais frentes de aplicação da tecnologia está na análise de crédito dentro da operação de consórcios. Atualmente, parte desse processo ainda é feita manualmente e envolve a leitura detalhada de documentos financeiros e comprovações de renda. A meta para este ano é automatizar essa etapa com uso de IA, chegando a 20% das análises de crédito feitas sem uso de humanos.
Além disso, com o uso de tecnologias de OCR (reconhecimento óptico de caracteres) para leitura automática de documentos, a expectativa da empresa é reduzir o tempo médio de análise por cliente de cerca de 20 minutos para aproximadamente 5 minutos — uma queda estimada de 75% no tempo necessário para avaliação inicial.
Além da área de crédito, a Unifisa também está desenvolvendo um agente de SDR (Sales Development Representative) baseado em inteligência artificial para apoiar as equipes comerciais. A solução será responsável pela qualificação inicial de leads antes do contato com consultores humanos, ampliando a escala da operação de pré-vendas.
A expectativa é que essa primeira entrega aumente a produtividade dos operadores em cerca de 11%, graças à automação das etapas iniciais de atendimento e qualificação de potenciais clientes.
Antes da implementação definitiva, a empresa também realizou testes por meio de um MVP (produto mínimo viável), liberado inicialmente para um grupo controlado de clientes. “O aprendizado que a gente teve nessa fase de teste já foi o suficiente para a gente entender o que seriam possíveis gargalos, o que a gente deveria desenvolver para poder realmente implantar ele em larga escala”, revelou Caio.
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