Encontrar informações sobre empresas está ficando mais fácil. Transformá-las em inteligência de negócios confiável continua sendo um desafio.

Por Artur Swieciak, Diretor do Banco de Dados de Empresas da EMIS

A inteligência artificial tornou mais fácil descobrir e processar informações sobre empresas. No entanto, para empresas de capital fechado, especialmente em mercados em crescimento, encontrar informações costuma ser apenas o começo. O desafio mais difícil é determinar quais registros pertencem à mesma empresa, como eles se conectam, se as informações são confiáveis e atuais, e se podem ser comparadas de forma significativa entre diferentes empresas e mercados. Em muitas jurisdições, o acesso às informações subjacentes também permanece limitado.

Lidero a equipe responsável por construir, validar e manter nosso banco de dados corporativo em mercados em desenvolvimento. A maioria das empresas que cobrimos é de capital fechado, incluindo negócios familiares, fabricantes de médio porte, distribuidores regionais e startups em rápido crescimento. Nossa cobertura de dados também inclui empresas estatais e grandes grupos corporativos. Juntas, elas representam uma parcela significativa da atividade econômica e do emprego, mas continuam sendo uma das áreas mais difíceis da economia para se avaliar com confiança a partir de uma perspectiva externa.

Nos mercados em desenvolvimento, o desafio nem sempre é a falta de informação. Em muitos casos, ela existe, mas está dispersa, é inconsistente, local e difícil de acessar ou interpretar. Em outros, exigências limitadas de divulgação significam que informações importantes podem simplesmente não estar disponíveis ao público. E mesmo quando as informações podem ser encontradas online, transformá-las em um perfil corporativo confiável, completo e comparável exige muito mais trabalho do que apenas recuperá-las.

Minha equipe transforma dados fragmentados em inteligência de negócios integrada, padronizada e verificável.

Quem são os verdadeiros proprietários de uma empresa?

A propriedade é geralmente a primeira pergunta e, muitas vezes, a mais difícil de responder. Empresas de capital fechado em mercados em crescimento frequentemente estão inseridas em estruturas complexas, com holdings, participações cruzadas entre entidades relacionadas, propriedade distribuída entre membros da família, acionistas nominais e empresas registradas em jurisdições diferentes daquelas onde operam.

Um fabricante no Vietnã pode pertencer a uma holding em Singapura, que por sua vez é controlada por uma entidade localizada em outro centro offshore. Um grupo empresarial na América Latina pode operar dezenas de pessoas jurídicas sob uma única marca comercial. Cada entidade pode ser perfeitamente visível de forma isolada. A visão completa só se torna possível quando todos esses vínculos são conectados.

Registros públicos e bases de dados organizadas podem revelar parte desses vínculos societários, mas a cobertura de dados, a integridade e as datas de atualização variam significativamente entre países. Além disso, acionistas diretos, beneficiários finais e relacionamentos dentro de grupos empresariais nem sempre são a mesma coisa. Uma empresa pode pertencer a um grupo consolidado sem ser integralmente controlada por sua controladora, enquanto seus verdadeiros controladores podem ser difíceis de identificar a partir de registros públicos.

Registros empresariais: disponível não significa acessível

Em muitos mercados em crescimento, empresas de capital fechado apresentam informações regularmente, como dados cadastrais, demonstrações financeiras anuais e alterações de diretores ou capital social. Porém, as regras sobre o que deve ser apresentado, quando e como essas informações são compartilhadas publicamente variam enormemente entre países e, às vezes, até entre regiões ou tipos de empresa dentro do mesmo país.

Alguns países oferecem amplo acesso digital a registros empresariais e demonstrações contábeis. Outros fornecem apenas informações básicas de constituição. Alguns cobram por documento, exigem interfaces em idiomas locais ou permitem acesso somente presencial. Registros fiscais, aduaneiros, licitações públicas, licenças e processos judiciais contêm diferentes partes da história e raramente estão conectados entre si.

Mesmo quando existe amplo acesso público, obter as informações é apenas o primeiro passo. Demonstrações contábeis podem seguir padrões contábeis diferentes, cobrir períodos distintos ou representar grupos consolidados em vez de empresas individuais. Classificações de registro e atividade econômica também variam entre jurisdições. Unificar essas informações exige padronização, validação e conhecimento das práticas locais de divulgação de informações.

O resultado é que o histórico financeiro e jurídico de uma empresa pode estar distribuído em diversos sistemas desconectados. Ferramentas de busca corporativa e inteligência artificial podem ajudar a identificar e processar esses dados, mas transformá-los em um perfil corporativo consistente, comparável e constantemente atualizado continua sendo um desafio significativo.

Uma empresa pode ter diversos nomes

Uma única empresa de capital fechado pode aparecer sob diferentes nomes em registros oficiais, sites corporativos, demonstrações contábeis e fontes de notícias. Nomes jurídicos podem mudar após fusões, reestruturações ou reposicionamento de marca, enquanto nomes comerciais podem ser distintos da razão social registrada. Reportagens antigas, contratos e registros judiciais frequentemente continuam utilizando denominações anteriores.

O idioma adiciona outra camada de complexidade. Uma empresa registrada em chinês, russo, tailandês ou vietnamita pode aparecer em fontes em inglês sob diversas transliterações. Sufixos jurídicos variam por país, abreviações são inconsistentes e nomes genéricos são comuns. Duas empresas totalmente diferentes podem ter nomes quase idênticos, enquanto a mesma empresa pode parecer três organizações distintas.

Para profissionais de due diligence, análise de crédito ou qualificação de fornecedores, isso não é apenas uma questão de nomenclatura. Confundir empresas diferentes ou deixar de perceber que uma nova denominação pertence a uma empresa com histórico problemático pode levar diretamente a decisões equivocadas.

A identificação correta de empresas ainda depende de identificadores confiáveis e consistentes. Números de registro, endereços, diretores e registros históricos precisam ser analisados em conjunto, especialmente quando faltam identificadores ou quando há conflitos entre as fontes.

As informações mais valiosas geralmente são locais

Os indicadores mais relevantes sobre uma empresa de capital fechado frequentemente são publicados perto de onde ela opera: jornais regionais, boletins de associações setoriais, agências locais de classificação de risco, comunicados governamentais provinciais e diretórios industriais. Essas fontes são produzidas em idioma local, para públicos locais e partem de um contexto local.

Muitas estão disponíveis online, mas podem passar despercebidas em pesquisas convencionais, especialmente quando as buscas se concentram em fontes em inglês ou publicações internacionalmente reconhecidas. Uma expansão industrial reportada por um jornal regional brasileiro ou uma licença concedida por um ministério da Indonésia pode nunca aparecer em inglês.

A inteligência artificial facilitou significativamente a tradução e a extração de informações dessas fontes locais. No entanto, interpretar essas informações corretamente ainda exige discernimento para identificar quais fontes são realmente confiáveis. É aí que a combinação entre inteligência artificial e conhecimento humano gera valor real. Nossos pesquisadores atuam diretamente nos mercados em desenvolvimento e utilizam conhecimento local aprofundado e relacionamentos consolidados com fontes de informação para garantir a qualidade e a confiabilidade da inteligência de negócios da EMIS.

Por que isso é ainda mais importante na era da inteligência artificial

Ferramentas de pesquisa baseadas em inteligência artificial tornaram muito mais rápida a identificação, extração e análise de informações corporativas. Elas conseguem processar demonstrações contábeis, interpretar documentos em idiomas locais, identificar potenciais vínculos entre empresas e consolidar dados de múltiplas fontes. Cada vez mais, também conseguem trabalhar com bases de dados organizadas, informações licenciadas e registros internos, sem depender exclusivamente da internet aberta.

Essas capacidades estão transformando a pesquisa empresarial, mas não eliminam os desafios fundamentais relacionados aos dados. A inteligência artificial não consegue obter de forma confiável informações que nunca foram divulgadas. Também pode encontrar dificuldades diante de estruturas societárias incompletas, registros desatualizados, indicadores financeiros conflitantes ou empresas com nomes semelhantes.

O que muda é a forma como essas lacunas aparecem. Uma pesquisa tradicional que não encontra respostas claras normalmente torna a incerteza evidente. Já uma ferramenta de inteligência artificial pode gerar um perfil corporativo aparentemente convincente, construído a partir de fontes parciais, desatualizadas ou incompatíveis, atribuindo um antigo controlador como proprietário atual ou fundindo duas empresas distintas em uma única narrativa.

Por isso, pesquisas confiáveis assistidas por inteligência artificial dependem tanto de tecnologia avançada quanto de informações confiáveis. Dados estruturados, validados e de alta qualidade são a base para análises com inteligência artificial mais precisas e confiáveis.

O que é necessário para obter dados confiáveis de empresas de capital fechado

Na EMIS, construir um banco de dados para mercados em crescimento nos ensinou que cobertura de dados não significa apenas quantidade de registros. Trata-se da qualidade, integridade, consistência e relevância das informações por trás de cada perfil corporativo, bem como da eficácia com que essas informações se conectam a tudo o que é importante.

Isso significa trabalhar diretamente com registros públicos locais, bureaus de crédito, editoras e parceiros de informação, muitos dos quais possuem fontes que não estão disponíveis na internet aberta. Significa também reconciliar empresas por meio de identidades consistentes, apesar de mudanças de nome e idioma, conectar subsidiárias às suas controladoras e acionistas e preservar relacionamentos históricos em vez de simplesmente substituí-los.

Também significa tornar as informações comparáveis. Demonstrações contábeis precisam ser interpretadas e padronizadas entre diferentes práticas contábeis, períodos de divulgação de informações e níveis de consolidação. As atividades empresariais precisam ser classificadas de forma consistente, e os dados de diferentes jurisdições precisam seguir definições comuns para permitir comparações significativas entre mercados.

A tecnologia desempenha um papel cada vez mais importante nesse processo. Automação e inteligência artificial podem acelerar a coleta de dados, a extração de documentos, a tradução, a classificação e o reconhecimento de entidades em escala. Porém, analistas locais continuam essenciais para validar informações complexas, resolver ambiguidades, compreender práticas específicas de cada mercado e identificar inconsistências que sistemas automatizados podem não perceber.

Nada disso é glamouroso. Grande parte desse trabalho é invisível para o usuário final, e esse é exatamente o objetivo. Quando o trabalho é bem feito, um pesquisador, analista de crédito ou assistente de inteligência artificial pode começar com um perfil corporativo estruturado, integrado e bem documentado, em vez de precisar montar esse quebra-cabeça a partir de fontes dispersas encontradas em uma busca.

Encontrar informações sobre empresas não é o mesmo que transformá-las em inteligência de negócios confiável. Para empresas de capital fechado em mercados emergentes, essa transformação ainda depende do acesso às fontes certas, de práticas consistentes de governança de dados, de tecnologia inteligente e de profissionais que sabem interpretar o que as informações realmente significam.

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Por Artur Swieciak, Diretor do Banco de Dados de Empresas da EMIS

Artur Swieciak é Diretor do Banco de Dados de Empresas da EMIS. Baseado em Sófia, possui mais de 13 anos de experiência trabalhando com dados corporativos e financeiros, apoiado por formação em contabilidade e direito. Seu foco está na qualidade dos dados, padronização e automação baseada em inteligência artificial.

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