Crédito para inventários: onde IA e risco se encontram

No Brasil, inventário não é só papelada: é dinheiro parado. Em 2023, foram 242.853 inventários extrajudiciais; em 2024, o volume subiu para cerca de 247 mil. E só no 1º semestre de 2025, já houve 142,9 mil procedimentos — ritmo de recorde em algumas praças, como São Paulo. Esses números são mais do que estatística: eles sinalizam um gargalo financeiro real, em que famílias ficam com patrimônio bloqueado enquanto tentam pagar ITCMD, cartório e honorários.

É nesse contexto que a SRM Ventures anunciou, em 19/12/2025, um investimento de R$ 10 milhões na LastWish, fintech brasileira focada em planejamento familiar e sucessório. O movimento chama atenção por um motivo específico: com o aporte, a empresa estreia uma linha de crédito para inventários, com pagamento ao final do processo, usando o próprio patrimônio herdado como fonte de liquidação.

Para quem acompanha a série “IA no Setor Financeiro e FinTech”, a notícia é um prato cheio. Crédito de nicho é onde a IA em crédito costuma gerar mais valor — porque o problema não é “emprestar mais”, e sim precificar melhor o risco, reduzir fraude, automatizar análise e encurtar o tempo entre solicitação e liberação.

O que muda quando inventário vira produto de crédito

Transformar inventário em produto financeiro resolve um problema simples: o custo acontece antes do acesso ao dinheiro. A família precisa pagar impostos e taxas agora, mas o patrimônio só vira liquidez depois. Quando não há caixa, o processo emperra — e, em muitos casos, aparece a solução ruim: vender bens às pressas e com desconto.

A proposta do Crédito para Inventário (como descrito pela LastWish) ataca exatamente esse “descasamento”:

• O crédito cobre despesas típicas do processo (cartório, advocacia, ITCMD)
• A liquidação acontece ao final, quando o inventário destrava o patrimônio
• A operação pode ser 100% digital, reduzindo fricção e tempo

Na prática, é um tipo de crédito com uma lógica diferente do consignado, do pessoal ou do cartão. Aqui, a pergunta central do risco é: qual a probabilidade de o processo terminar dentro do prazo esperado e com o valor esperado?

Por que esse nicho é grande (e pouco atendido)

A escala vem de três fatores que se combinam:

1. Alta recorrência do evento (todo ano, centenas de milhares de inventários)
2. Ticket relevante (impostos e custos legais somam bilhões por ano)
3. Baixa tolerância a atraso (famílias precisam resolver isso, mas frequentemente não conseguem)

Se a LastWish afirma a meta de atender cerca de 500 famílias em um ano, isso sugere uma estratégia de crescimento com foco em operação controlada, aprendendo rápido o comportamento da carteira e refinando modelo de risco antes de “abrir a torneira”.

O papel do investimento: funding + capacidade de execução

Quando uma fintech entra em crédito, não basta ter app bonito. Ela precisa de funding, governança e uma máquina de originação e cobrança que funcione em qualquer cenário macro.

A SRM Ventures, braço de VC da SRM Asset, afirma administrar um fundo de R$ 500 milhões, com 13 empresas no portfólio e R$ 1,2 bilhão em crédito originado em três anos. Esse tipo de investidor costuma agregar em três frentes bem concretas:

• Estrutura de capital: acesso a funding e modelagens para escalar com controle
• Disciplina de crédito: política, comitês, indicadores, limites e monitoramento
• Execução operacional: do onboarding ao antifraude, do jurídico ao backoffice

Minha leitura é direta: para crédito de inventário, o diferencial não está em “ter crédito”, e sim em decidir rápido com segurança, evitando que a inadimplência “apareça” tarde demais.

Onde a IA entra de verdade no crédito para inventários

IA em fintech não é só chatbot. Em crédito, o retorno normalmente aparece quando a empresa usa IA para reduzir custo por análise, cortar fraude e precificar risco com granularidade.

No caso de inventários, há um conjunto de variáveis e documentos que tendem a ser complexos, heterogêneos e cheios de exceções. Isso é perfeito para automação baseada em IA.

1) IA para análise documental e validação de identidade

A LastWish menciona uso de biometria e certificação ICP-Brasil em sua operação. Esse tipo de base é ótima para elevar o nível de confiança do onboarding. Com IA, dá para ir além:

• OCR + classificação automática de documentos (certidões, procurações, guias)
• Detecção de inconsistências (nomes, CPF, datas, regimes de casamento)
• Sinais de fraude documental (alteração de imagem, padrões suspeitos)

Resultado esperado: menos retrabalho, menos devoluções e menos tempo para liberar crédito.

2) Modelos de risco específicos: o “risco de processo”

Crédito para inventário tem um componente que muitos modelos tradicionais tratam mal: o risco jurídico-operacional. Não é só capacidade de pagamento; é previsibilidade de execução.

Um bom modelo de IA (ou ML) pode incorporar:

• Perfil do caso: extrajudicial vs. judicial, quantidade de herdeiros, complexidade patrimonial
• Probabilidade de contestação e conflitos (via sinais indiretos e histórico)
• Estimativa de prazo até a liquidação (time-to-cash)
• Valor do patrimônio e margem de segurança para custos

Aqui vai uma frase que resume bem o que a IA deveria entregar:

Em crédito para inventário, o melhor score não é o que “aprova mais”; é o que prevê com precisão quando o dinheiro volta.

3) Precificação dinâmica e limites com base em incerteza

Muita fintech erra por padronizar o produto. Em inventário, cada caso é um caso. A IA pode ajudar a definir:

• Limite adequado (financiar tudo vs. financiar só custos críticos)
• Preço coerente com o risco de atraso e de disputa
• Gatilhos para revisão (se o processo muda de fase, se surgem novos herdeiros etc.)

Isso reduz duas dores: (1) crédito caro demais para bons casos e (2) crédito barato demais para casos problemáticos.

4) Monitoramento contínuo e gestão de risco

Depois de conceder, começa a parte negligenciada por muita operação: acompanhar o caso. IA pode ser usada para:

• Detectar sinais de atraso (prazos estourando, pendências recorrentes)
• Priorizar atuação do time humano (filas inteligentes)
• Projetar cenários de liquidez da carteira para o funding

Crédito saudável é crédito monitorado. Principalmente em nichos com dependência de trâmite.

Benefício real para as famílias (e o cuidado ético necessário)

A LastWish argumenta que financiar custos imediatos pode evitar venda apressada de bens e preservar “no mínimo, 20% de margem de valor” em relação a vendas rápidas, quando aplicável. Isso faz sentido economicamente: liquidez forçada costuma destruir preço.

Ao mesmo tempo, crédito ligado a um momento emocional (luto) exige cuidado extra. Se eu estivesse desenhando esse produto, colocaria três pilares como inegociáveis:

1. Transparência radical: CET, prazos, condições de liquidação, cenários de atraso
2. Adequação do produto: oferecer limite compatível com o caso, não com a ansiedade
3. Governança de dados: LGPD, retenção mínima, trilhas de auditoria e explicabilidade

IA não pode virar uma caixa-preta decidindo sobre dinheiro num momento delicado. Dá para automatizar muito sem desumanizar o processo.

“Perguntas que sempre aparecem” quando o tema é crédito para inventário

Esse crédito é garantido pelo patrimônio?

Na prática, a lógica é que o pagamento aconteça ao final com recursos do espólio/patrimônio herdado. O desenho jurídico exato varia, mas o ponto do produto é antecipar custos para destravar o acesso aos bens.

O que faz esse crédito ser diferente do pessoal?

O risco não é só renda e histórico. É o risco de prazo, complexidade e conclusão do processo. Por isso, a análise tende a ser mais documental e situacional.

Onde a automação e a IA economizam mais?

No trio clássico: onboarding (KYC), documentos (OCR + validação) e score específico do caso. É aí que a operação ganha velocidade sem abrir mão de segurança.

Como fintechs podem copiar a lógica (sem copiar o produto)

Nem toda fintech vai atuar com sucessão, mas dá para aprender com o movimento LastWish + SRM Ventures:

1. Escolha um gargalo caro e frequente (inventário é exatamente isso)
2. Crie um produto com liquidação natural (pagar quando o valor destrava)
3. Aplique IA onde a complexidade é alta (documento, exceção, risco de processo)
4. Escala só depois de dominar a carteira (poucos casos bem medidos valem mais)

Esse é o caminho mais seguro para inovar em crédito no Brasil em 2026: nichos com dor real, risco modelável e operação digital.

Próximo passo: crédito de nicho vai exigir IA mais “pé no chão”

O investimento de R$ 10 milhões na LastWish não é só uma rodada; é um sinal de que há apetite por crédito especializado em dores pouco resolvidas. E crédito especializado, quase sempre, vira um problema de dados, modelagem e governança — ou seja, terreno natural para IA no setor financeiro.

Se a sua empresa está avaliando IA para concessão de crédito, antifraude ou gestão de risco, eu sugiro começar por uma pergunta prática: qual etapa do seu funil tem mais exceção e mais custo humano? É ali que a IA costuma pagar a conta primeiro.

E olhando para 2026: quantos outros “patrimônios travados” ainda existem no Brasil esperando um produto financeiro bem desenhado — com IA suficiente para ser rápido e controle suficiente para ser seguro?