LawTech utiliza machine learning para comprar ativos judiciais
A proposta da JusCash parece simples: antecipar créditos judiciais para advogados. Mas na prática, fazer a precificação do produto de forma justa aos clientes e mitigando riscos financeiros do negócio, é uma tarefa complexa.
O crédito judicial, na sua definição simplificada, pode ser descrito como o valor monetário que um advogado tem a receber oriundo do êxito de uma ação.
Este valor só é pago após uma série de etapas longas e complexas pelas quais um processo judicial precisa passar.
Mesmo quando o advogado já sabe que ganhou a causa, para o pagamento acontecer, é necessário esperar meses ou até anos para ter acesso ao dinheiro.
Durante esse período, o advogado precisa se manter financeiramente,. Pensando nessa dificuldade nasceu a JusCash, que desde a sua criação, em 2020, já antecipou R$ 15 milhões em créditos judiciais.
Ao antecipar seu crédito, o advogado recebe o valor bruto descontado de um montante calculado pela empresa, que é chamado de deságio.
Para ser realizada a precificação do ativo judicial, o processo precisa ser analisado em diferentes aspectos, sendo alguns deles: tribunal de tramitação, fase processual, se possui correção monetária ou não e tempo estimado para a liquidação.
A JusCash desenvolveu um robô que captura dados dos tribunais brasileiros (TJs e TRFs), com isso, usou um modelo de Machine Learning para identificar padrões nestes dados, principalmente no que tange a duração de cada fase processual, para então, utilizar de modelos estatísticos com o objetivo de predizer o tempo de duração total de um processo até seu efetivo pagamento.
Como funciona o JusCash
Na prática, somente do aspecto tempo estimado para liquidação, um processo com a estimativa de 12 meses terá uma taxa de deságio superior a um processo com liquidação estimada em 6 meses.
Essa é uma das aplicações de machine learning que a empresa utiliza, devido ao crescimento acelerado e a necessidade de ganhar velocidade nas análises processuais, outras demandas estão surgindo e com elas, novas ferramentas de automação.
Fonte: CryptoID
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