A análise preditiva de dados é uma das principais aplicações da ciência de dados no mercado atual. Essa abordagem utiliza grandes volumes de informações, modelos estatísticos e algoritmos de inteligência artificial para identificar padrões e prever comportamentos futuros.
No agronegócio, essa tecnologia tem sido cada vez mais utilizada para avaliar riscos financeiros, prever inadimplência e apoiar decisões relacionadas ao crédito rural.
No Brasil, uma das empresas que atua nesse campo é a Serasa Experian, considerada uma das maiores datatechs do país. A empresa desenvolve soluções baseadas em inteligência analítica para apoiar instituições financeiras, cooperativas e empresas do agronegócio na análise de risco e na concessão de crédito.
O que é análise preditiva no agronegócio
A análise preditiva consiste na utilização de dados históricos e algoritmos avançados para prever eventos futuros. No agronegócio, esse tipo de análise pode avaliar variáveis como histórico financeiro do produtor, produtividade agrícola, condições climáticas e comportamento de pagamento.
Com essas informações, instituições financeiras conseguem estimar a probabilidade de inadimplência ou identificar produtores com maior potencial de crédito. A utilização de dados reduz a incerteza nas operações financeiras e permite decisões mais rápidas e seguras.
Segundo a Serasa Experian, modelos de análise preditiva utilizam informações cadastrais, dados demográficos e comportamento financeiro para calcular o risco de crédito e indicar a probabilidade de inadimplência de produtores rurais.
Indicadores de crédito rural e risco financeiro
A análise preditiva também se baseia em indicadores econômicos do setor agropecuário. Dados recentes mostram que o agronegócio possui grande relevância econômica no país, representando cerca de 27% do Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro e movimentando mais de R$ 1,3 trilhão em crédito rural, segundo dados de instituições do setor agro e financeiro.
Esses números demonstram a importância de sistemas avançados de análise de dados para avaliar riscos financeiros no campo. A concessão de crédito rural envolve altos valores e depende de diversos fatores, como condições climáticas, produtividade das lavouras e oscilações de mercado.
Dados da Serasa Experian mostram que o volume de crédito rural e agroindustrial chegou a R$ 83 bilhões no primeiro semestre de 2025, segundo o Boletim Agro da empresa.
A análise preditiva permite monitorar esses dados e identificar tendências que podem afetar o financiamento agrícola.
Dados sobre inadimplência no agronegócio
Outro indicador importante analisado pelos modelos preditivos é o comportamento de pagamento dos produtores rurais. A Serasa Experian monitora o chamado Indicador de Inadimplência do Agronegócio, que acompanha atrasos em operações financeiras relacionadas à atividade agrícola.
De acordo com levantamento da empresa, cerca de 8,3% da população rural apresentou atrasos superiores a 180 dias em operações financeiras no terceiro trimestre de 2025, representando aumento de 0,9 ponto percentual em relação ao ano anterior.
Esses dados são utilizados para alimentar modelos preditivos que ajudam instituições financeiras a estimar o risco de crédito de novos financiamentos.
Ferramentas de análise preditiva da Serasa Experian
Para aplicar análise preditiva no agronegócio, a Serasa Experian desenvolveu ferramentas específicas baseadas em inteligência de dados. Uma das principais é o Agro Score, um modelo de pontuação criado para avaliar o risco de crédito no setor agrícola.
Esse sistema utiliza uma escala de 0 a 1000 pontos para indicar a probabilidade de inadimplência de produtores rurais, considerando dados financeiros, histórico de pagamento e comportamento de crédito.
Além disso, a empresa também oferece ferramentas como o Agro Consulta, que reúne informações sobre financiamentos, processos judiciais, protestos e dados cadastrais de produtores rurais, permitindo análises mais completas antes da concessão de crédito.
Outro recurso importante envolve o uso de tecnologia via satélite para monitorar propriedades rurais e operações de crédito, permitindo acompanhar a produção agrícola e reduzir riscos nas operações financeiras. Em alguns casos, esse tipo de monitoramento ajudou a reduzir a inadimplência em até 55% em determinadas carteiras de crédito rural.
O papel da análise preditiva no futuro do agro
Com o crescimento da digitalização no campo, a análise preditiva tende a se tornar ainda mais relevante para o agronegócio. A integração de dados financeiros, informações geográficas, monitoramento agrícola e inteligência artificial permite construir modelos de previsão de risco.
Esse tipo de tecnologia ajuda bancos, cooperativas, distribuidores e empresas do setor agro a tomar decisões mais estratégicas, reduzir perdas financeiras e ampliar o acesso ao crédito rural.
Nesse cenário, a Serasa Experian desempenha impacto ao fornecer soluções baseadas em dados e inteligência analítica para o mercado.
Ao transformar grandes volumes de informação em previsões e indicadores de risco, a empresa contribui para tornar o crédito rural mais seguro, alinhado às necessidades do agronegócio.
