Rauva faz parceria com UBI para “democratizar o acesso das PME ao crédito”

A fintech Rauva vai criar um sistema de pontuação de crédito com recurso a quantum machine learning através de uma parceria com a Universidade da Beira Interior (UBI).

A Rauva, app de serviços financeiros destinada a pequenas e médias empresas (PME), estabeleceu uma parceria com a Universidade da Beira Interior (UBI) para “revolucionar o sistema de pontuação de crédito em Portugal, através da aplicação de metodologias de machine learning e de técnicas de computação quântica”.

“Esta parceria posicionará a Rauva como pioneira na Europa no ecossistema de crédito para PME – queremos dar ‘luz verde’ a projetos e empresas que, tendo em conta a sua menor dimensão, encontrariam obstáculos com a aplicação dos instrumentos e variáveis tradicionais, enquanto otimizamos a deteção de fraude e a avaliação de risco de incumprimento”, afirmou Jon Fath, cofundador e CEO da Rauva, recentemente distinguido com o prémio João Vasconcelos-Empreendedor do Ano.

“A nível académico, a Rauva e a UBI estão empenhadas em contribuir para a comunidade científica, divulgando as principais descobertas da sua investigação e promovendo a educação em computação quântica”, acrescentou Javier Mancilla, Head of Research and Development in Quantum Machine Learning da fintech.

Através de pontuações de crédito mais precisas com maior rapidez e expandindo as oportunidades de crédito para empresas normalmente ignoradas pelas avaliações padrão, a fintech pretende tornar o empreendedorismo facilmente acessível a todos e criar a próxima geração de empresários.

“A vontade da Universidade da Beira Interior em explorar a interseção de machine learning e computação quântica reflete a sua ambição de permanecer na vanguarda dos avanços tecnológicos, alinhando-se perfeitamente com os objetivos estratégicos da Rauva”, explicou Jon Fath.

O quantum machine learning é um campo interdisciplinar emergente que combina os princípios da mecânica quântica com técnicas de machine learning tradicionais, e que tem aplicações práticas transformadoras, nomeadamente no setor financeiro. Esta tecnologia pode lidar com a análise de dados complexos e multidimensionais, permitindo a criação de modelos mais precisos para avaliar o risco de crédito, tendo em conta uma ampla gama de variáveis, como o histórico financeiro, informações pessoais e comportamento de pagamento. Além disso, os algoritmos quânticos podem ser mais eficazes na deteção de atividades fraudulentas através da análise de grandes volumes de dados em tempo real, identificando anomalias e comportamentos suspeitos que podem ser difíceis de detetar com métodos tradicionais.

João Neves e Hugo Proença, principais investigadores neste projeto na UBI, esclareceram que “a Universidade da Beira Interior é uma instituição de excelência pelo contínuo investimento em pesquisa e inovação. Particularmente, o SOCIA-LAB tem uma experiência há muito comprovada na pesquisa sobre machine learning e computação quântica, permitindo estarmos na vanguarda dos avanços tecnológicos”.