Valora usa IA com dez anos de dados para monitorar risco em fundos de crédito
Com R$ 36 bilhões sob gestão, a Valora alimenta inteligência artificial com mais de 50 índices de mais de 150 FIDCs e amplia a janela de análise de risco para uma década.
Ilustração: Yaroslav Shuraev (Pexels)
A Valora Investimentos passou a recorrer à inteligência artificial (IA) para examinar séries históricas mais longas e apontar quando o comportamento de um fundo de crédito se afasta do próprio padrão. Com R$ 36 bilhões sob gestão e duas décadas de atuação, a casa reuniu o histórico em um data lake — repositório centralizado de dados — para alimentar essas aplicações, segundo o InfoMoney.
O CEO e fundador Daniel Pegorini afirmou que a gestora alimenta a IA com um banco de dados proprietário que acompanha mais de 50 índices de mais de 150 FIDCs, os fundos de investimento em direitos creditórios. Em vez de um cenário de 18 a 24 meses, a tecnologia permite olhar uma planilha em dez anos, detalhou ele a Clara Sodré, analista de fundos da XP, no Espresso Outliers InfoMoney.
A conversa integra a série de encontros com gestoras premiadas no aquecimento para o Prêmio Outliers de 2027. Na edição de 2026, a Valora ficou em 1º lugar em FI-Agro e em 2º em FII Papel. A terceira cerimônia está marcada para 28 de janeiro de 2027, no Teatro B32, na Faria Lima, em São Paulo (SP).
O que aconteceu
Na análise de um desvio de inadimplência, a Valora pode recorrer a uma década de dados. O agente de IA identifica movimentos fora do padrão e os sinaliza à equipe, de modo que o dado mais recente ganhe referência do comportamento do veículo ao longo do tempo. Além das séries históricas, os agentes buscam informações de compliance — conformidade regulatória e de controles — sobre as empresas investidas.
Os primeiros investimentos da casa em FIDCs datam de 2008 e 2009, quando havia poucos produtos disponíveis. Desde então, a gestora acompanhou a diversificação do mercado e acumulou informações sobre desempenho. Pegorini descreveu a expansão desses veículos para segmentos como cartões, crédito à pessoa física, consignado e agronegócio, com a escolha do instrumento a partir das características da operação.
Na renda fixa, a lógica se estende às debêntures. O agente examina o comportamento de um título nos últimos 180 dias e sinaliza movimentos fora dos parâmetros definidos pelos gestores; os alertas entram na reunião semanal de gestão. Em ativos estruturados, a dinâmica descrita não é de trade de curto prazo, e sim de compra e manutenção: após estruturar o produto, a casa pode permanecer na operação por quatro ou cinco anos.
Para desenvolver ferramentas por mercado, a Valora distribuiu profissionais de dados entre cinco áreas — renda fixa, renda fixa estruturada, imobiliário, agro e infraestrutura —, com duas ou três pessoas dedicadas à ciência de dados e à programação em cada uma. Compliance, risco e ESG supervisionam o uso da tecnologia de forma centralizada, inclusive quanto a dados pessoais. Segundo Pegorini, a adoção não levou a demissões e a produção das lâminas dos fundos caiu de dois dias para 15 minutos. Em outra aplicação, ele recorreu ao Claude para sugerir o nome Safeguard a um fundo em preparação.
Entre oportunidades de crescimento, o executivo destacou agro e infraestrutura, ainda que não sejam as maiores áreas da casa. No agronegócio, a Valora começou com distribuidoras e cooperativas e ampliou a atuação com produtores rurais, usando garantias reais, recebíveis e fluxos de pagamento, além de FIDCs, CRAs e Fiagros.
Impacto na prática
Na prática, o uso de IA no crédito pode encurtar o tempo entre um sinal de risco — como inadimplência fora do padrão histórico — e a análise humana na reunião de gestão. Isso pode afetar, em tese, quem aplica em fundos de crédito estruturado e quem depende de acompanhamento contínuo de operações que duram anos, ao tornar alertas mais frequentes e baseados em janelas mais longas de dados.
Em hipótese, o modelo descrito — equipes de dados próximas a cada área de negócio, com supervisão central de controles — pode influenciar como gestoras no Brasil organizam o monitoramento de FIDCs, debêntures e veículos do agronegócio, sem garantir o mesmo resultado em outras casas ou segmentos.
Se a combinação de histórico longo, agentes de monitoramento e redução do tempo de relatórios se consolidar no mercado de crédito estruturado, o acompanhamento de risco pode ganhar mais referência temporal do que a janela clássica de um a dois anos — hipótese que, por ora, se apoia no caso relatado pela Valora ao InfoMoney, e não em uma mudança generalizada já comprovada.
Fontes: GN bolsa B3 1d
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