Resumo do Money 20/20: Modernizando os pagamentos e o financiamento para PMEs no setor B2B

Nos últimos anos, assistimos a uma revolução no setor de pagamentos B2C com a rápida adoção das plataformas BNPL. No entanto, esse ritmo de digitalização tem ficado para trás nos pagamentos B2B, mesmo com as expectativas em relação ao serviço continuando altíssimas. Por que isso acontece? 

Há algumas semanas, tive o prazer de debater essa questão na Money 20/20 Amsterdam com vários líderes do setor de pagamentos B2B:

Aqui estão as principais conclusões e os destaques da nossa discussão:

Nosso painel destacou duas razões principais pelas quais os pagamentos B2B são muito mais complexos:

O B2B consiste em uma série de relações contínuas, em oposição a transações pontuais: um dos principais desafios é que os pagamentos B2B são processos complexos, com várias etapas e de caráter contínuo. É muito mais simples comprar um único par de shorts do que configurar pagamentos para a compra mensal de peças para uma frota de 1.000 caminhões. Acima de tudo, o risco é muito maior; decisões equivocadas terão um custo elevado. Além disso, no modelo B2B, há muito mais pontos de contato, o que complica o processo de pagamentos. Muitas dessas relações entre comprador e vendedor também são de natureza global, o que acrescenta mais uma barreira. 

As compras fazem parte de um processo de aquisição muito mais amplo: os pagamentos B2B envolvem um processo de compra bem mais complexo do que no B2C. Quando um consumidor compra um par de sapatos para uma viagem de fim de semana, há apenas um tomador de decisão. Quando uma empresa realiza uma compra, trata-se de um processo com várias etapas que envolve garantias, aprovações de diversas partes interessadas e integrações com outros processos da empresa. Para complicar ainda mais as coisas, esses processos variam de setor para setor. Por exemplo, um salão de cabeleireiro estoca suprimentos de maneira muito diferente daquela em que uma startup compraria materiais de escritório e laptops. Muitos desses pagamentos também são totalmente offline, criando a necessidade de digitalização. 

Dada a heterogeneidade desses processos entre os diversos setores, surge a oportunidade de desenvolver soluções especializadas de ponta a ponta para setores específicos. Por exemplo, a Outgo é uma solução bancária vertical para o setor de transporte de carga que gerencia faturamento, contabilidade, factoring e serviços bancários, tudo em um único lugar.

A complexidade dos processos de pagamento B2B torna difícil desenvolver soluções precisas para a detecção de fraudes e a avaliação de risco no setor B2B. Em nosso painel, os palestrantes abordaram em profundidade os desafios específicos da detecção de fraudes e da avaliação de risco no setor B2B.

Fraude: Ao identificar um indivíduo, é possível usar facilmente um número de segurança social (SSN) ou uma combinação de outros identificadores padronizados para obter uma correspondência de 100%. No caso de empresas, são necessários vários pontos de dados para estabelecer uma correspondência precisa. Os pontos de dados necessários variam de acordo com o tipo de empresa que se pretende identificar, bem como com a localização em que ela opera. Determinar se a entidade que você está consultando é a correta é muito difícil em uma rede de identidades transfronteiriça e entre entidades, característica inerente às empresas B2B. Além disso, você também deve garantir que a pessoa que solicita o pagamento esteja realmente autorizada a fazê-lo. 

Risco: No que diz respeito ao risco, o maior obstáculo para avaliar a saúde financeira de empresas pequenas ou jovens, sem histórico de demonstrações financeiras auditadas e crédito empresarial, é lidar com a heterogeneidade entre os negócios. Por exemplo: os fluxos de caixa de uma barbearia serão muito diferentes dos fluxos de caixa de uma startup que ainda não gera receita. Assim, diferentes setores exigirão diferentes pontos de dados e fontes para que se possam fazer as avaliações corretas.

Para oferecer uma melhor experiência ao usuário, as instituições de crédito B2B precisarão automatizar sua avaliação de risco e fornecer ao cliente uma decisão no estilo do mercado de varejo, ou seja, quase instantânea.

Dada a complexidade de identificar os clientes certos e avaliar o risco, é necessário que as empresas B2B aproveitem novas fontes de dados para cumprir sua proposta de valor. Ao utilizar o open banking, dados contábeis e fontes de dados alternativas, as empresas de pagamentos B2B podem automatizar seu processo de análise de crédito em maior medida, oferecer empréstimos com confiança a mais tomadores de crédito qualificados e, assim, oferecer uma solução mais imediata aos clientes. Por exemplo, dados alternativos que capturam a relação entre comprador e vendedor fornecem informações valiosas aos credores. Se uma empresa comprou aço 10 vezes e sempre pagou em dia, isso é um excelente indicador de credibilidade.

Instituições financeiras B2B mais avançadas também têm obtido grande sucesso na implementação de IA e aprendizado de máquina para apoiar seus processos de análise de crédito. Como a tomada de decisões no crédito B2B é menos regulamentada do que no contexto do crédito ao consumidor, modelos de análise de crédito baseados em aprendizado de máquina já são utilizados há bastante tempo. Recentemente, os credores B2B têm implementado com sucesso grandes modelos de IA baseados em linguagem (LLMs) para interpretar dados não estruturados, como históricos de transações, o que lhes permite desenvolver facilmente novos sinais de análise de crédito personalizados. Essa capacidade permite que os credores lidem com a heterogeneidade do contexto B2B e avaliem corretamente a saúde financeira de empresas de diferentes tamanhos que operam em diversos setores.