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Avra capta US$ 2M para solução de AI que modela risco de PMEs

Avra capta US$ 2M para solução de AI que modela risco de PMEs

Avra capta US$ 2M para solução de AI que modela risco de PMEs

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4 min

10 jul 2024

Atualizado: 10 jul 2024

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Fundada por uma veterana do mercado financeiro e um prodígio da tecnologia, a startup de inteligência artificial Avra chegou ao mercado neste ano para resolver uma dor antiga das grandes corporações: a dificuldade de modelar o perfil de risco de pequenas e médias empresas (PMEs). Para isso, a startup criou um modelo fundacional de AI que trabalha com inteligência de dados, na mesma linha da Hyperplane, que foi comprada recentemente pelo Nubank.

De olho em um mercado de US$ 147 bilhões na América Latina, a Avra levantou US$ 2 milhões recentemente em uma rodada Seed liderada pela MAYA CAPITAL e com investidores de peso, como Norte Ventures e Sequoia Scout, além dos anjos Dorival Dourado (Boa Vista e Serasa), Doug Scherrer (primeiro CFO do Nubank), e Daniel Cassiano, que é diretor global de AI & Dados da Ambev.

Em entrevista ao Startups, os fundadores Viviane Meister e Bruno Alano contam que a ideia foi trazer investidores técnicos, que possam contribuir com o conhecimento sobre esse mercado e que tenham experimentado na pele as dores dos clientes. O perfil atendido pela Avra são grandes corporações que desejam fazer negócios com PMEs, como bancos e fornecedores, por exemplo.

Leia também: “Preferimos investir em founders apaixonados”, diz MAYA CAPITAL

"Falamos com grandes grupos e todos tinham a mesma dor: de querer saber quanto podem vender para as PMEs, se poderia vender mais, como reduzir a inadimplência. Por serem empresas menores, é muito difícil modelar o risco. É um desafio gigante para os dados, e os clientes têm sido muito receptivos. Temos uma taxa de conversão muito acima do que vemos no mercado normalmente", conta Viviane.

Fundadores complementares

A executiva construiu sua carreira no mercado financeiro, na área de crédito, trabalhando em grandes bancos como HSBC e Santander, além do International Finance Corporation (IFC) do Banco Mundial. No Itaú BBA, trabalhou com atendimento a startups e fundos de venture capital, e saiu como sócia da idwall. Ao buscar opções para empreender, conheceu Bruno, que tinha um "background complementar".

À frente da parte tecnológica da Avra, Bruno começou a programar aos oito anos de idade, motivado pelo jogo Ragnarök. Como não tinha dinheiro para comprar as expansões do jogo, ele passou a fazer engenharia reversa para alcançar novos níveis sem precisar pagar por isso.

Aos 13 anos, ele começou a ficar conhecido e dar entrevistas em redes de televisão e jornais sobre o assunto, até que a notícia chegou a um cônsul da Finlândia, que deu a Bruno uma bolsa para estudar em Helsinque, quando completasse 15 anos de idade. No exterior, o jovem então começou a se especializar em processamento de linguagem natural – a tecnologia que está por trás do ChatGPT –, além de análise de séries temporais.

Bruno fundou sua primeira startup aos 16 anos, com foco em suporte ao consumidor para enterprises usando AI. Em 2016, aos 20 anos, ele realizava pesquisas no campo de inteligência artificial quando recebeu um convite para participar do instituto da OpenAI, tendo Ian Goodfellow como mentor. No Brasil, Bruno foi um dos fundadores da Associação Brasileira de Inteligência Artificial (ABRIA).

"AI first"

Um dos diferenciais da Avra é ser AI first, ou seja, todos os produtos derivam desse modelo fundacional que foi desenvolvido por Bruno. "Com os nossos dados proprietários, nós conseguimos entender como empresas e pessoas físicas se comportam. Nossa tecnologia olha para tudo, desde documentos em PDF, a imagens, texto, e extrai muita informação. Isso nos ajuda a entender como o mercado funciona, qual o risco de inadimplência, e analisar tanto o setor como um todo, quanto uma empresa específica", afirma o co-fundador da Avra.

A startup oferece hoje quatro produtos para grandes corporações: um score de crédito focado em PMEs; projetos de lifetime value (LTV) dos clientes; segmentação de audiência; e embedding, isto é, adensamento de dados de PMEs que grandes clientes podem utilizar para modelar o risco.

"A gente não vende dados brutos, a gente vende inteligência de fato", ressalta Viviane. Segundo a executiva, o objetivo é encerrar o ano com 12 clientes rodando. O foco, neste primeiro momento, serão empresas de menor porte. Atualmente, há seis clientes em fase de testes.

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