Desenvolvimento de um motor de crédito automatizado integrado com a API do Serasa: aplicação prática em ambiente empresarial
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2025-11-25
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O presente trabalho propõe o desenvolvimento de um motor de crédito automatizado, integrado à API do Serasa Experian, com o objetivo de otimizar o processo de análise e concessão de crédito em empresas, reduzindo a dependência de avaliações manuais e aumentando a eficiência na tomada de decisões. A análise de crédito tradicional, embora essencial para mitigar riscos financeiros, é frequentemente lenta, subjetiva e sujeita a erros humanos. Diante disso, a automação desse processo surge como uma solução estratégica para agilizar respostas, padronizar critérios e melhorar a experiência do cliente. O estudo aborda os fundamentos da análise de crédito, destacando a importância de variáveis como score de crédito, histórico de pagamentos, tempo de mercado e informações cadastrais. Além disso, analisa soluções existentes no mercado, como os motores de crédito oferecidos pela NeoWay, Quod e Stoque, identificando suas vantagens e limitações. A metodologia adotada combina pesquisa exploratória, desenvolvimento de software baseado em requisitos específicos e validação prática por meio de um estudo de caso na empresa Tramontina. O sistema proposto segue um fluxo automatizado de decisão, aplicando regras parametrizáveis para aprovar ou encaminhar solicitações de crédito para análise manual. Entre os critérios avaliados estão: limite de crédito disponível, tempo de inatividade do cliente, atraso médio de pagamentos, score Serasa, risco de crédito e informações negativas. A implementação desse motor visa não apenas acelerar o processo, mas também aumentar a precisão das decisões, reduzir inadimplências e integrar dados de forma estruturada ao sistema interno da empresa. [resumo fornecido pelo autor]
Resumo
This work proposes the development of an automated credit engine integrated with the Serasa Experian API, aiming to optimize the credit analysis and granting process in companies by reducing reliance on manual evaluations and increasing decision-making efficiency. Traditional credit analysis, although essential for mitigating financial risks, is often slow, subjective, and prone to human error. In this context, automating the process emerges as a strategic solution to speed up responses, standardize criteria, and improve the customer experience. The study addresses the fundamentals of credit analysis, highlighting the importance of variables such as credit score, payment history, time in the market, and registration data. It also analyzes existing market solutions, such as the credit engines offered by NeoWay, Quod, and Stoque, identifying their advantages and limitations. The methodology combines exploratory research, software development based on specific requirements, and practical validation through a case study at Tramontina. The proposed system follows an automated decision flow, applying parameterized rules to approve or forward credit requests for manual review. Among the evaluated criteria are: available credit limit, customer inactivity period, average payment delay, Serasa score, credit risk, and negative records. The implementation of this credit engine aims not only to accelerate the process, but also to increase decision accuracy, reduce defaults, and integrate data in a structured way into the company's internal system. [resumo fornecido pelo autor]