A concessão de crédito é uma área estratégica nas instituições financeiras, sendo parte do seu core business. No entanto, essa atividade essencial carrega consigo um elevado risco de inadimplência.
Os números corroboram com esse risco, atualmente, o país conta com mais de 68,62 milhões de consumidores inadimplentes, segundo dados de novembro.
Por isso, a análise de crédito é uma atividade fundamental nessa concessão.
É o processo que permite avaliar cuidadosamente cada solicitação, buscando equilíbrio entre a oportunidade e o perigo de inadimplência.
Tradicionalmente, esse processo ainda se embasa muito em dados históricos, o que acaba deixando alguns consumidores de fora.
No entanto, tecnologias emergentes no setor financeiro, como a inteligência artificial (IA), facilitam a otimização dessa atividade e apresentam o diferencial de abordagens mais sofisticadas e preditivas na concessão de crédito.
Como a análise de crédito acontece atualmente?
Atualmente, a análise de crédito se baseia em dados históricos, vindos de fontes tanto internas quanto externas.
Entre as fontes externas, destacam-se os dados fornecidos pelos bureaus de crédito e pelo Sistema de Informações de Créditos (SCR) do Banco Central.
Além disso, o Open Finance também desempenha um papel importante nessa análise ao oferecer acesso a dados financeiros de outras instituições, em que o cliente tem conta.
Quanto às fontes internas, podemos citar o histórico transacional do cliente e seus dados cadastrais.
A combinação dessas diferentes fontes de informação permite uma avaliação da capacidade de pagamento do cliente, contudo, apresenta alguns desafios que veremos a seguir.
Competitividade e desafios do setor de crédito
Como falamos, a análise de crédito tradicional possui seus desafios, no processo citado acima podemos identificar dois deles inicialmente.
Primeiro, se as análises de crédito se baseiam essencialmente em dados históricos, como lidar com clientes "thin file" – pessoas com histórico de crédito limitado ou inexistente, ou recém-ingressantes no sistema tradicional?
Essa dependência de dados históricos faz com que uma parcela dos consumidores não seja identificada, de imediato, como uma oportunidade, pelo menos não sob a ótica das análises tradicionais.
Além disso, no contexto atual, em que grande parte das solicitações de crédito é feita via celular, com clientes esperando por uma resposta imediata, a agilidade na análise tornou-se não apenas um diferencial competitivo, mas uma expectativa do mercado.
O objetivo é garantir uma experiência fluida e instantânea para o cliente, desde a solicitação até a resposta, seja ela positiva ou negativa.
Essa crescente demanda por acesso rápido e fácil ao crédito impõe uma pressão adicional sobre as instituições, que precisam constantemente aprimorar seus processos e ferramentas de análise para acompanhar essa tempestividade.
A era da transformação tecnológica na análise de crédito
Atualmente, diversas tecnologias de IA são empregadas para otimizar o processo de concessão de crédito.
Utilizando técnicas que são especialmente aptas para lidar com conjuntos de dados complexos, heterogêneos e multidimensionais, esses algoritmos buscam fornecer agilidade e precisão para a análise de crédito.
Isso permite às instituições oferecerem aos seus clientes uma jornada de crédito mais rápida e eficiente. Vamos conferir em detalhes os benefícios.
Principais benefícios da tecnologia na análise de crédito
Com a utilização de tecnologias emergentes no processo de crédito, fica ainda mais fácil identificar padrões complexos e prever comportamentos de inadimplência, o que permite também uma tomada de decisão mais assertiva.
Essas ferramentas possibilitam a automatização de processos e com isso ganhamos:
- Agilidade na análise de crédito;
- Redução do tempo de resposta aos clientes; e
- Aumento da eficiência operacional.
Imagine poder concluir processos em alguns minutos, o que, até algum tempo atrás, poderia levar dias?
Além de todos esses benefícios, é importante destacar a personalização do crédito.
Ao invés de aplicar critérios genéricos, e oferecer um limite de crédito mais ou menos igual para perfis parecidos, sua instituição pode considerar fatores específicos dos solicitantes e trazer ofertas totalmente alinhadas às necessidades individuais dos clientes.
Abordagens inovadoras na análise de crédito
Agora, veja em detalhes como a inovação na análise de crédito acontece por meio de soluções já aplicáveis na rotina das empresas.
Score personalizado
Algoritmos avançados permitem a criação de um score de crédito personalizado que nada mais é do que uma escoragem que reflete melhor o perfil de risco de cada cliente.
Esse tipo de score engloba variáveis como:
- Histórico de interações do cliente a empresa;
- Comportamento;
- Comparação entre diferentes perfis;
- Dados demográficos;
- Dados geolocalizados.
Essas variáveis juntas, compõem um score que atende melhor a cada perfil de risco.
Por exemplo: uma pessoa com um histórico de crédito curto, mas com hábitos financeiros responsáveis, pode receber um score mais favorável do que aconteceria nos modelos tradicionais.
Essa abordagem mais granular e individualizada faz com que as instituições financeiras tenham avaliações de crédito mais honestas. Também reduz o risco de inadimplência e amplia o acesso ao crédito para ainda mais pessoas.
Análise de perfil comportamental
Em vez de se concentrar exclusivamente no histórico de crédito, a análise comportamental absorve uma variedade de dados adicionais para criar uma avaliação mais abrangente, completa e que reflete a realidade atual.
Os principais dados que podem ser utilizados para construir um perfil de risco mais detalhado são:
- Hábitos de consumo;
- Padrões de pagamento;
- Comportamentos.
Por exemplo: um cliente que frequentemente paga suas contas em dia e demonstra um comportamento de consumo estável pode ser visto como um risco menor, mesmo que tenha um histórico de crédito limitado.
Esse é um diferencial e tanto: a análise comportamental ajuda a sua empresa a detectar padrões que indicam tanto a capacidade quanto a disposição do cliente de cumprir suas obrigações financeiras.
Para a sua rotina de análise de crédito, isso se reflete em melhores decisões e oferece aos clientes uma análise correta e bem mais adaptada às suas reais circunstâncias financeiras.
Combate à inadimplência com IA
A IA também pode ser utilizada para identificar a propensão à inadimplência nos contratos que já estão ativos e chance de recuperação de quem deixou de pagar.
Para isso, são usados algoritmos preditivos para a análise de padrões de comportamento e identificação de sinais possíveis de inadimplência, antes que elas ocorram.
E para os casos em que a inadimplência ocorreu, a inteligência artificial é capaz de identificar entre esses perfis quais as chances de recuperação de crédito, e qual a melhor estratégia para cada devedor.
3 formas de inserir inteligência artificial na análise de crédito
Após tudo o que foi discutido neste conteúdo, é essencial abordarmos como a inteligência artificial pode ser integrada à análise de crédito. Sabemos que transformar processos de forma abrupta não é viável.
Aqui na Matera Insights, identificamos três abordagens para inserir a IA nesse processo, de forma prática e gradual. São eles:
- Processo paralelo ao tradicional
- Processo tradicional + IA Integrada
- IA aplicada a cenários específicos
Entenda melhor.
Processo paralelo ao tradicional
A primeira abordagem consiste em implementar a IA em paralelo ao processo tradicional.
Nesse formato, o processo convencional continua operando ao lado de um novo modelo baseado em tecnologia, dados e algoritmos de IA.
Ambos os processos "competem" entre si, enquanto um orquestrador decide, com base em regras de negócios e critérios específicos, qual dos dois modelos deve prevalecer em cada cenário. Isso permite uma transição mais segura e controlada, ajustando-se ao contexto e necessidades particulares de cada segmento.
Processo tradicional + IA integrada
Nesta abordagem, a IA é utilizada como complemento ao processo tradicional já estabilizado. O modelo tradicional serve como base, ao qual são adicionadas novas variáveis fornecidas pela IA, como dados comportamentais e perfil não financeiro.
O resultado do processo tradicional ainda permanece central, mas a IA ajusta a percepção de risco ao ampliar o contexto com informações adicionais.
Essa integração permite beneficiar-se da estabilidade do processo existente, ao mesmo tempo em que se aproveita a visão diferenciada e enriquecida que a tecnologia oferece, sem criar rupturas drásticas.
IA aplicada a cenários específicos
Por fim, essa estratégia foca no uso direcionado da IA em situações específicas, ideal para empresas que estão começando a explorar a tecnologia.
Nessa abordagem, a IA é aplicada em áreas onde o processo tradicional apresenta baixo desempenho.
Ao identificar esses pontos de fragilidade, a empresa pode inserir a IA de forma precisa e gradual, ajustando o modelo de crédito apenas onde há maior necessidade de melhoria.
Esse método permite uma evolução progressiva, com resultados monitorados e ajustados conforme o processo se desenvolve.
IA na análise de crédito: um futuro mais inclusivo
A inteligência artificial tem revolucionado a análise de crédito, trazendo melhorias significativas aos processos e abordando dores de negócios que persistiam há muito tempo.
Com sua capacidade avançada de análise, a IA permite considerar um número maior de variáveis, resultando em avaliações cada vez mais personalizadas e precisas.
Isso possibilita uma nova perspectiva sobre perfis que antes eram facilmente rejeitados pelos métodos tradicionais.
Com essa abordagem mais ampla e refinada, a IA expande o acesso ao crédito para grupos que tradicionalmente eram marginalizados ou subestimados, como jovens adultos, profissionais autônomos e empreendedores.
Dessa forma, a tecnologia contribui para um mercado de crédito mais inclusivo e justo.
O futuro da análise de crédito: tendências e perspectivas
Tecnologias de IA continuam a evoluir e a permitir que novos recursos deixem as instituições financeiras munidas para a identificação de oportunidades de crédito.
Nesse sentido, uma das principais tendências é a alta personalização, em que as decisões de crédito serão baseadas em um maior detalhamento dos perfis individuais dos clientes. Isso, consequentemente, gera maior valor para eles e traz mais fidelização para a empresa.
Vale destacar também que o uso de IA permitirá a criação de modelos preditivos mais robustos, que não só avaliam o risco de inadimplência, mas prevêem comportamentos futuros com grande assertividade.
Essa análise também fornece escalabilidade ao negócio, uma vez que cada vez mais os processos ganham em inovação, adaptação e eficiência, o que pode capitalizar novas oportunidades.
Isso deve incluir a capacidade de detectar sinais precoces de dificuldades financeiras, o que permite intervenções preventivas. E, para nós, o futuro da análise de crédito promete ser ainda mais acessível e inclusivo.
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Conclusão
A revolução da análise de crédito está apenas começando, e a IA tem se mostrado uma aliada fundamental nessa transformação.
Ao integrar inteligência artificial aos processos de concessão de crédito, as empresas podem não só minimizar os riscos de inadimplência como também expandir o acesso ao crédito para novos perfis de clientes.
Dessa forma, as instituições financeiras ganham agilidade, precisão e uma visão mais inclusiva do mercado. Se a sua empresa deseja estar à frente, é crucial começar a aproveitar agora as oportunidades que essa tecnologia oferece, não deixe de conhecer mais sobre as soluções Matera Insights!