La inteligencia artificial sustituye la ventana de 24 meses por 10 años de datos históricos en el análisis de crédito.Valora Investimentos / InfoMoney
¿Cómo está usando Valora inteligencia artificial en el crédito?
Valora Investimentos alimenta herramientas de inteligencia artificial con su base de datos propietaria para supervisar el riesgo de crédito en series de hasta diez años, en lugar de centrarse únicamente en el ciclo reciente de 18 a 24 meses. La explicación la dio Daniel Pegorini, consejero delegado y fundador de la gestora, en una entrevista con InfoMoney durante un encuentro con Clara Sodré, analista de fondos de XP.
Según el ejecutivo, el sistema procesa un data lake propio que consolida más de 50 índices de más de 150 FIDCs (Fondos de Inversión en Derechos Crediticios, vehículos de titulización brasileños). El objetivo práctico de esta estructura algorítmica no es terciarizar la decisión final de compra o venta, sino identificar con rapidez cualquier desviación del comportamiento operativo de una operación respecto a su patrón histórico construido a lo largo de los años.
En el mercado de crédito estructurado brasileño, gran parte de las decisiones rutinarias suele evaluar únicamente el comportamiento reciente del deudor y de las garantías. Al contrastar una anomalía con bases de datos prolongadas, el equipo busca anticipar si un pico de atraso es un ruido pasajero o un estrés estructural que pone el capital en riesgo.
¿Qué cambia en la evaluación de riesgo de los FIDCs?
El cambio fundamental radica en la capacidad de detectar rupturas estadísticas antes de que un impago contamine la cuotaparte. En las operaciones de derechos crediticios, los cobros entran y salen de las carteras de forma continua, lo que convierte el seguimiento manual de decenas de vehículos en una tarea propensa a retrasos o puntos ciegos.
Pegorini destacó que Valora opera en el segmento de FIDCs desde 2008 y 2009, un periodo en el que el instrumento aún daba sus primeros pasos en Brasil. Este historial de casi dos décadas generó la materia prima que ahora abastece los modelos computacionales de la firma, que actualmente administra R$ 36 mil millones.
Volumen total bajo gestión de la firma en sus 20 años de trayectoria.
Fondos de derechos crediticios supervisados en la base.
Indicadores operativos integrados directamente en la IA.
Cuando un fondo de derechos crediticios presenta un aumento repentino en el plazo medio de liquidación o en la tasa de recomposición de cartera, la inteligencia artificial compara estas cifras con las métricas de periodos similares en crisis pasadas. Esto proporciona al equipo gestor un contexto comparativo inmediato para decidir si exige un refuerzo de subordinación o si reduce la exposición al activo.
¿Por qué los datos propietarios superan a los modelos genéricos?
El valor de esta arquitectura tecnológica reside en que la inteligencia artificial no depende de información pública y estandarizada, sino de datos que la gestora recopiló directamente durante la originación y estructuración de deudas desde el periodo posterior a la crisis de 2008.
“Alimentamos la inteligencia artificial con nuestro banco de datos propio, que supervisa más de 50 índices de más de 150 FIDCs. En lugar de observar un escenario de 18 a 24 meses, la IA nos permite analizar una serie temporal de 10 años.” Daniel Pegorini, CEO de Valora Investimentos, en InfoMoney
Los modelos de inteligencia artificial aplicados a las finanzas dependen de la calidad de su base de entrenamiento. En los mercados de crédito extrabursátil y de títulos estructurados, los datos públicos de morosidad suelen ser demasiado agregados como para señalar problemas en contratos específicos de proveedores, pagarés o cobros de consumo.
La tecnología actúa como un filtro de selección constante: en lugar de que los analistas humanos destinen cientos de horas a consolidar balances mensuales de decenas de vehículos, la máquina señala con precisión en qué punto la curva estándar de pagos comenzó a desviarse de la expectativa estadística.
- Identificación temprana de desviaciones respecto a la media histórica propia del fondo.
- Cruce simultáneo e instantáneo de 50 indicadores por cartera.
- La IA no elimina el riesgo de crédito ni sustituye la decisión humana del comité.
¿Qué representa esto para el inversor de crédito privado?
Para quienes asignan capital a fondos que invierten en crédito estructurado, la inversión continua en tecnología y datos propios actúa como una capa adicional de gobernanza frente a sorpresas en la cartera. En periodos de tasas de interés elevadas y restricciones financieras para las empresas, la demora en diagnosticar la morosidad suele ser el principal detonante de pérdidas irrecuperables.
La presencia de tecnología analítica en una gestora no anula el riesgo de crédito del emisor de la deuda, pero acorta el tiempo de reacción del equipo de gestión. En productos crediticios que permanecen en cartera durante años, la capacidad de identificar una desviación operativa antes del cierre de mes preserva la integridad de las distribuciones entregadas a los partícipes.
Aun así, el inversor minorista debe mantener una actitud vigilante. Contar con tecnología de vanguardia no garantiza rentabilidad libre de volatilidad, y los informes mensuales de los vehículos continúan siendo la principal fuente de comprobación del riesgo que se asume al prestar dinero mediante cuotapartes de fondos.
Exposición por cedente y deudor — comprueba si los fondos de crédito en los que inviertes presentan una concentración excesiva en pocos grupos económicos, al margen de la tecnología empleada en la gestión.
Nivel de subordinación — en las estructuras de FIDCs, vigila el colchón de cuotapartes subordinadas y de entresuelo, diseñadas para absorber las primeras pérdidas en caso de impago de los cobros.
Transparencia en el provisionamiento — observa si la gestión reconoce las desviaciones y los retrasos de liquidación de forma oportuna o si posterga la valoración a precio de mercado de los títulos estresados.
Veredito de Rico aos Poucos
El paso dado por Valora refleja la madurez técnica del crédito privado en Brasil, donde el diferencial competitivo dejó de ser únicamente la tasa ofrecida para convertirse en la profundidad de los datos de seguimiento. La inteligencia artificial fortalece la filtración de riesgos al ampliar el análisis a diez años de histórico, pero no sustituye la prudencia básica del partícipe: diversificar emisores, respetar el perfil de liquidez y monitorear la solidez de los activos subyacentes sigue siendo el mejor seguro contra los impagos.