Muitas microempresas entram em crise sem sinais evidentes até ser tarde demais. Este projeto visou criar um sistema de alerta inteligente capaz de detetar precocemente sinais de risco económico-financeiro, permitindo uma intervenção atempada por parte das associações empresariais e dos próprios gestores.
– Objetivo
Antecipar situações de stress financeiro e operacional em micro e pequenas empresas, com base em dados simples mas críticos — como vendas, variação de stock, rotatividade de clientes e cumprimento de obrigações fiscais.
– Tecnologias e Ferramentas
- Python
- Machine Learning (Árvores de Decisão, Regressão Logística)
- Pandas
- Excel
- Power BI
– Inovação e Impacto
- Rotura iminente de tesouraria
- Perda progressiva de clientes
- Incumprimento fiscal sistemático
- Queda sustentada de faturação ou margem
O sistema cruza regras de negócio com algoritmos preditivos para gerar alertas automáticos e recomendações práticas. A associação assume assim um papel proativo no apoio aos seus associados — atuando antes da crise se instalar.
– Resultados e Impacto
Num piloto com dados anonimizados de 30 empresas, o sistema atingiu uma taxa de acerto de 78% na previsão de stress financeiro com 2 meses de antecedência. As empresas apoiadas conseguiram implementar medidas corretivas, com ganhos diretos em liquidez e reorganização interna.
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