Inadimplência no crédito rural cresce e pressiona sistema financeiro do agronegócio

O aumento da inadimplência no crédito rural e a pressão sobre as carteiras agrícolas das instituições financeiras têm acelerado a busca por novas ferramentas de avaliação de risco no agronegócio.

De acordo com dados do Banco Central, o volume de dívidas rurais renegociadas no país já soma R$ 37 bilhões, enquanto a inadimplência do crédito rural alcançou cerca de 6,5% em 2025, mais que o dobro do registrado no ano anterior.

O cenário é influenciado por custos elevados de produção, volatilidade das commodities agrícolas e eventos climáticos extremos que afetam diretamente a produtividade no campo.

Modelo tradicional de crédito não considera capacidade produtiva do campo

Apesar dos avanços nas análises financeiras, a avaliação de risco no crédito rural ainda é baseada, em grande parte, no histórico financeiro e no comportamento de pagamento dos produtores.

Na prática, a capacidade produtiva das propriedades rurais não costuma ser incorporada de forma estruturada, o que cria uma lacuna importante na análise de risco do setor.

Picsel lança primeiro Score de Risco Produtivo do mercado brasileiro

Para reduzir essa lacuna, a Picsel, empresa especializada em inteligência de dados aplicada ao agronegócio, lançou o primeiro Score de Risco Produtivo do mercado brasileiro.

A solução tem como objetivo medir a capacidade produtiva das lavouras e oferecer a bancos, cooperativas de crédito e empresas do setor uma nova camada de informação para apoiar decisões financeiras no campo.

Tecnologia utiliza mais de 30 anos de dados agrícolas

O modelo desenvolvido pela empresa analisa mais de 30 anos de dados agrícolas, contemplando até 30 safras por área produtiva.

As cinco safras mais recentes recebem maior peso na análise, permitindo que o indicador reflita com mais precisão as condições atuais das propriedades rurais.

A base de dados cobre todo o território nacional, com foco nas culturas de soja e milho, que juntas representam cerca de 88% da produção de grãos do Brasil.

Integração de satélite, clima e solo aumenta precisão do score

Para gerar o Score de Risco Produtivo, a solução integra diferentes fontes de dados, como imagens de satélite, informações climáticas históricas, características de solo e bases públicas como MapBiomas e o Cadastro Ambiental Rural (CAR).

Também são utilizados dados de satélites como Sentinel e da NASA, além de informações meteorológicas e indicadores de produtividade agrícola.

Essas informações são processadas por modelos proprietários de inteligência artificial, que resultam em um índice único de risco produtivo por área analisada.

Avaliação é feita por área produtiva e não por produtor rural

Um dos diferenciais da tecnologia é que a análise é realizada por área produtiva específica, e não diretamente pelo produtor rural.

Isso significa que um mesmo produtor pode apresentar diferentes níveis de risco de acordo com cada propriedade ou talhão agrícola.

Score varia de 0 a 1000 e estima capacidade produtiva

O resultado do modelo é uma pontuação que varia de 0 a 1000, em que valores mais altos indicam menor risco produtivo e maior estabilidade na produção agrícola.

Além da pontuação, a plataforma também estima a capacidade produtiva média da área analisada, em quilos por hectare, permitindo maior precisão na projeção de receitas no campo.

Ferramenta apoia bancos, cooperativas e empresas do agro

Na prática, o indicador funciona como um termômetro de risco agrícola para bancos, fintechs, cooperativas de crédito, tradings e empresas da cadeia agroindustrial.

Com essas informações, as instituições podem ajustar políticas de crédito, calibrar taxas de juros, exigir garantias adicionais ou ampliar limites para produtores com menor risco produtivo.

A ferramenta também permite relacionar diretamente quebra de safra e inadimplência, contribuindo para a gestão de risco e para o provisionamento de perdas de crédito (PDD).

Integração entre produção e crédito amplia precisão na análise de risco

Segundo o CEO da Picsel, Vitor Ozaki, a incorporação da dimensão produtiva torna a avaliação de risco mais completa e alinhada à realidade do agronegócio.

Ele destaca que, ao considerar a capacidade de produção, o mercado financeiro passa a entender melhor o impacto de eventos como quebras de safra na capacidade de pagamento dos produtores rurais.

Inteligência de dados tende a ganhar espaço no financiamento do agro

Para a empresa, o uso combinado de inteligência de dados, histórico produtivo e modelagem algorítmica tende a se tornar cada vez mais relevante no financiamento do agronegócio.

A expectativa é que esse tipo de solução contribua para decisões mais precisas, maior segurança nas operações de crédito e melhor adequação das ofertas ao perfil de cada produtor rural.