A inadimplência é um desafio constante para instituições que concedem crédito. Segundo dados da Confederação Nacional de Dirigentes Lojistas (CNDL) e do Serviço de Proteção ao Crédito (SPC Brasil), aproximadamente 68 milhões de brasileiros estão inadimplentes atualmente.
Essa realidade não apenas representa uma questão financeira, mas também evidencia a necessidade de aprimorar os processos de análise de risco, indo além da simples avaliação de históricos bancários e financeiros.
A análise tradicional de inadimplência, embora útil para estimar a capacidade de pagamento, muitas vezes não capta as nuances do comportamento do cliente que podem indicar sua real propensão à inadimplência.
Como, então, podemos aprofundar nosso entendimento sobre a inadimplência?
Para ajudar a responder essa pergunta, preparamos este conteúdo que explica como realizar uma análise de inadimplência de forma eficaz com foco em predição.
Compreendendo a inadimplência
A inadimplência, é frequentemente percebida apenas como um mero atraso no pagamento, mas, na realidade, é um indicativo de um problema mais profundo no comportamento financeiro de uma pessoa, com padrões que vão além de determinar sua capacidade de pagamento.
Esses padrões são influenciados por uma variedade de fatores, como circunstâncias econômicas pessoais, percepções de valor, comprometimento com responsabilidades financeiras, entre outros. Esta compreensão ampliada é o alicerce para uma análise de crédito eficiente e precisa.
Em nosso estudo recente sobre a jornada de crédito, constatamos que mais da metade dos participantes (54%) já enfrentaram a situação de ter o "nome sujo" em algum momento. Entre os principais motivos apontados para a negativação, destacam-se:
- Atraso no pagamento (30%)
- Desemprego ou perda de renda (30%)
- Efeito "bola de neve" com dívidas (23%)
Impacto da inadimplência para as instituições financeiras
Para as instituições, a inadimplência representa mais do que apenas a perda de receita, ela impacta diretamente a lucratividade.
Toda transação comercial busca equilibrar custos e lucros. Quando esse equilíbrio é rompido pela falta de pagamento, a empresa não apenas deixa de lucrar, mas também corre o risco de sofrer prejuízos, especialmente quando o valor da dívida é significativo.
Por isso, identificar e compreender os padrões de comportamento que levam à inadimplência se torna fundamental.
Em nosso estudo, executivos do setor financeiro expressaram preocupação com o cenário atual. Eles destacaram que, entre 2020 e 2023, houve uma concessão excessiva de crédito, impulsionada pela entrada de novos players no mercado e pelas necessidades geradas pela pandemia.
Esse contexto resultou em um aumento da inadimplência, com muitos consumidores contraindo novos empréstimos para quitar dívidas anteriores.
“Atualmente, 60% da população está negativada, enquanto os 40% restantes enfrentam uma sobrecarga de crédito.”
— Executivo de um banco tradicional.
“Prevejo uma estagnação nos próximos anos. As pessoas estão segurando a tomada de crédito. Com menor poder aquisitivo e capacidade de endividamento reduzida, veremos uma baixa procura por crédito e uma alta inadimplência.”
— Executivo de uma cooperativa de crédito.
Leia na íntegra a visão dos executivos sobre a jornada de crédito. Baixe agora nosso estudo exclusivo!
Inteligência artificial para uma análise de inadimplência eficaz
O uso da inteligência artificial associada à predição de inadimplência chega para revolucionar este processo. Com ela, é possível analisar com facilidade uma variedade de dados não convencionais e, a partir daí, fazer previsões mais certeiras.
Isso inclui, por exemplo, os padrões de gastos dos clientes, seus hábitos de consumo, dados transacionais, geolocalizados, entre outras informações que ajudam a prever seu comportamento em relação a dívidas no futuro.
Essa abordagem holística confere aos gestores a capacidade de estabelecer uma avaliação precisa da probabilidade de inadimplência de um indivíduo.
Tecnologia e predição
A análise de inadimplência está passando por uma transformação profunda. Essa mudança é impulsionada pela capacidade da inteligência artificial de processar grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente.
Tradicionalmente, a análise de inadimplência dependia de métodos manuais e estatísticos, limitando a quantidade de dados que podiam ser analisados e a precisão das previsões, e agora com a IA, esse cenário se transforma
Analisando o histórico de crédito concedido no passado, positivo ou negativo, e combinando-o com milhares de outras variáveis, a IA aprende os comportamentos típicos de bons e maus pagadores.
Com base nisso, cria uma base de conhecimento que permite realizar previsões e classificações de risco para novos tomadores de crédito.
Aprendizado contínuo
O diferencial dessa análise, além da combinação de diversas variáveis, reside na capacidade de aprendizado contínuo. Com o tempo, os algoritmos não apenas identificam novos padrões, como também aprimoram suas previsões à medida que mais dados se tornam disponíveis.
Isso permite o reconhecimento de sinais de alerta, como mudanças de comportamento que podem indicar um aumento no risco de inadimplência.
Esse processo de aperfeiçoamento contínuo resulta em análises cada vez mais sofisticadas e precisas, possibilitando uma análise de inadimplência mais eficiente e proativa.
Automatização e escalabilidade
Escalar a análise de crédito é um desafio comum para muitas empresas, a avaliação precisa e aprofundada consome tempo e recursos, limitando a capacidade de processar um grande número de solicitações.
A inteligência artificial surge como uma solução inovadora para esse problema. Através da automação inteligente, a análise de risco se torna mais rápida, eficiente e escalável.
Com a IA, as empresas podem:
- Processar um grande volume de dados com rapidez e eficiência
- Realizar mais análises em menos tempo
- Tomar decisões de crédito mais precisas e ágeis
- Reduzir custos operacionais
- Melhorar a experiência do cliente
Em resumo, a inteligência artificial transforma a análise de inadimplência, tornando-a mais eficiente, escalável e acessível, permitindo a análise de um número maior de solicitações em menos tempo, otimizando o fluxo de trabalho e aumentando a produtividade e a competitividade das empresas.
Vantagens de realizar a análise de inadimplência utilizando IA
Além de tudo que falamos anteriormente, a inteligência artificial, voltada para entendimento do comportamento do cliente além de aspectos tradicionais, transforma dados em previsões confiáveis e facilita o processo de predição de inadimplência.
A seguir, confira as vantagens de usar soluções de inteligência artificial com essa finalidade:
Melhora da tomada de decisão
A capacidade de prever a inadimplência dos clientes com maior precisão permite que as instituições tomem decisões de crédito melhor fundamentadas. Etapa crucial para se precaver de prejuízos financeiros e da perda de receita causada por uma análise equivocada.
Com o uso da inteligência artificial, evita-se a concessão de crédito a clientes com propensão à inadimplência, ao mesmo tempo em que se permite aumentar a concessão para clientes que ofereçam menos riscos mas que foram recusados pela análise tradicional.
Gestão de risco
Ao identificar clientes com potencial de se tornarem inadimplentes com antecedência, as empresas podem ajustar suas estratégias de crédito e mitigar perdas.
Por exemplo, elas podem simplesmente negar o crédito ou mesmo oferecer uma linha de crédito menor, de acordo com o risco que estão dispostas a correr em sua regra de negócio.
Essa gestão de risco é essencial para a saúde financeira das empresas, e pode ser facilitada por meio do uso da inteligência artificial e dos dados complementares.
Redução significativa nos índices de inadimplência
Finalmente, “turbinar” a análise de risco de crédito com o uso de inteligência artificial ajuda a diminuir significativamente os índices de inadimplência nas empresas, fazendo com que se mantenham em níveis saudáveis e não prejudiquem a lucratividade.
Ao identificar precocemente o risco de inadimplência, as empresas conseguem se blindar contra esse problema e evitar conceder crédito a clientes que sejam potencialmente maus pagadores.
Conclusão
Neste artigo, vimos que a análise de inadimplência é fundamental para a saúde financeira das empresas concedentes de crédito.
Porém, as análises convencionais, nem sempre são suficientes para detectar possíveis sinais de inadimplência. E uma ótima maneira de enriquecer essas análises é utilizar a IA para fazer predições mais bem fundamentadas, o que torna a análise muito mais eficiente.
A Matera pode ajudar a sua empresa nesse processo. Nossas soluções focadas em crédito utilizam uma combinação de múltiplas variáveis, algoritmos preditivos e inteligência artificial para prever a inadimplência de maneira muito mais precisa e, assim, mitigar os riscos da concessão de crédito.
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