Análise de risco de crédito: como a inteligência de dados e o entendimento do comportamento do cliente impulsionam a tomada de decisões financeiras

A análise de risco de crédito desempenha um papel fundamental no processo de concessão, pois permite que as empresas tomem decisões sobre a liberação de crédito de forma muito mais assertiva, consciente e cada vez mais precisa.

Embora essa prática seja tradicional em muitas empresas, o avanço tecnológico, especialmente nas técnicas de análise de dados, aumentou a robustez e a eficiência das análises de risco de crédito. É sobre essa evolução que vamos tratar neste conteúdo.

Aqui, você compreenderá os principais conceitos e as técnicas utilizadas nos modelos mais modernos de análise de risco de crédito, que consideram uma vasta gama de dados dos clientes. 

O que é uma análise de risco de crédito? 

Em poucas palavras, a análise de risco de crédito é um processo que tem como objetivo analisar a capacidade de uma pessoa de cumprir com suas obrigações financeiras. 

Na prática, essa análise avalia os riscos do cliente não conseguir pagar o valor devido dentro do prazo estabelecido na negociação. 

No próximo tópico explicaremos, com mais detalhes, como essa metodologia é tradicionalmente aplicada.

Mas, de maneira geral, a análise de risco de crédito leva em consideração fatores como histórico de pagamento na instituição credora, renda atual, grau de endividamento, patrimônio, cenário econômico, entre outros.

Como é feita uma análise de risco de crédito? 

Não há uma metodologia única ou “oficial” para a execução da análise de risco de crédito, portanto, ela varia de acordo com cada instituição que concede algum tipo de crédito, seja ele um empréstimo, financiamento, ou qualquer outro produto ou serviço cujo pagamento não aconteça de forma imediata.

Normalmente, essa análise se baseia em dados financeiros de quem está buscando o crédito, critérios de exposição ao risco da instituição credora e o cenário econômico geral.

Veja alguns exemplos de dados que são usados na análise de risco de crédito tradicional:

Análise de dados financeiros 

Nesse aspecto, são levados em consideração critérios como:

• liquidez;
• endividamento;
• rentabilidade;
• capacidade de pagamento;
• histórico de crédito;
• registro de pagamentos anteriores; etc.

Análise do ambiente econômico

No que tange ao cenário econômico, o objetivo é fazer com que análise de crédito esteja adequada ao contexto do país, setor ou região, já que essa questão pode influenciar a capacidade de um cliente em honrar seus compromissos financeiros.

Entre os indicadores avaliados estão:

• taxa de juros;
• inflação;
• PIB; etc.

Como inovar na análise de risco de crédito?

A evolução da tecnologia e das técnicas voltadas para a análise de dados permitiram uma evolução muito importante nos processos de análise de crédito.

Esses avanços possibilitam, por sua vez, que as empresas façam avaliações muito mais profundas e assertivas.

Veja algumas formas de inovar na análise de risco de crédito:

Combine dados sobre o perfil do cliente

Uma das formas mais interessantes de inovar na análise de risco de crédito é combinar dados relacionados ao perfil comportamental do cliente com as informações financeiras e o cenário econômico. 

Para isso, você pode usar dados comportamentais, geográficos e demográficos para criar uma visão 360 do cliente. Alguns exemplos de dados úteis são os padrões de consumo, geolocalização e interesses.

Não subestime o poder da combinação de dados variados para compreender melhor a capacidade de pagamento de um cliente.

Classificação de risco de crédito

Tradicionalmente, as empresas costumam classificar os clientes em dois grandes grupos:

• Riscos de primeira classe: acontece quando as chances do cliente não pagar pelo crédito adquirido são altas. Nesse caso, a empresa pode optar por não conceder o crédito, solicitar mais garantias ou ofertar um crédito mais baixo.
• Riscos de segunda classe: se aplica quando as chances do cliente não pagar pelo crédito adquirido são baixas. Nesse caso, os riscos envolvidos na operação são menores e a empresa credora pode oferecer condições mais interessantes.

Apesar dessa classificação ter aplicabilidade funcional, ela é bastante limitada.

Uma maneira de inovar, portanto, é dar maior amplitude para a segmentação de clientes em relação ao risco de crédito.

Ao analisar uma variedade maior de dados, é possível identificar outras oportunidades de agrupamento e, com isso, determinar abordagens mais relevantes para cada grupo em termos de limites de crédito, formas de comunicação, serviços ou produtos mais adequados, etc.

Por que é importante ter uma política de crédito bem definida?

Uma política de crédito bem definida é uma das ferramentas mais importantes para negócios que trabalham com risco de crédito. 

Ao contrário do que muitos pensam, esse não é um documento estático, desses que fica “parado na gaveta”. 

É um documento vivo, que deve ser atualizado com frequência, de forma a refletir o contexto social e financeiro atual, os avanços nas técnicas e até mesmo as mudanças nas metas da organização. 

A política de crédito deve estabelecer os critérios e diretrizes para a concessão de crédito, inclusive limites, prazos de pagamento, análise de risco, entre outros. Tudo isso para garantir a segurança de todos os envolvidos nas negociações e evitar a exposição do negócio a riscos desnecessários. 

Benefícios de usar a inteligência artificial e análise de comportamento nesse processo

A aplicação prática de técnicas de inteligência de dados, em especial dados comportamentais, pode agregar muito valor e trazer diversos benefícios para o processo de análise de risco de crédito. 

Veja algumas das principais vantagens:

Amplia a análise de risco

A inteligência artificial e análise de dados comportamentais viabiliza uma ampliação da risco de crédito, que antes levava em consideração apenas alguns indicadores financeiros e econômicos.

Essa ampliação possibilita que a empresa identifique mais padrões de comportamento e avalie a capacidade de pagamento de cada cliente de forma muito mais assertiva.

Um benefício importante dessa ampliação é, por exemplo, a inclusão de pessoas com histórico financeiro limitado ou inexistente.

Entende os comportamentos individuais

Como resultado dessa ampliação e da criação de mais segmentações de clientes em função do comportamento, tem-se uma compreensão muito mais profunda do risco de crédito de cada cliente em específico.

Significa, portanto, que a empresa consegue fazer análises muito menos genéricas, ou seja, consegue levar em consideração as preferências, hábitos e histórico de cada pessoa.

Além de trazer mais confiabilidade para a análise, essa abordagem individualizada materializa a preocupação da empresa em criar maneiras de oferecer um serviço mais personalizado e, de fato, focado no cliente. 

Mais conhecimento do perfil de crédito

Por fim, mas diretamente associado às vantagens citadas anteriormente, tem-se o benefício do conhecimento mais aprofundado do perfil de crédito dos clientes. 

Ao analisar dados comportamentais, é possível identificar padrões e tendências. Essas informações fornecem à organização credora uma visão mais completa do risco envolvido na concessão de crédito. 

Essa mudança possibilita, inclusive, o desenvolvimento de análises preditivas, que ajudam a prever o comportamento e munir a empresa com informações que ajudam no gerenciamento das situações de maior risco.

Nesse sentido, vale destacar que um conhecimento mais profundo do perfil de crédito de diferentes grupos permite, inclusive, que a empresa crie estratégias para fortalecer o relacionamento com clientes que possuem alta confiabilidade.

Como a comunidade de negócio Matera Insights pode contribuir para a inovação na análise de risco de crédito?

Nosso produto Matera Insights oferece soluções inovadoras para que as instituições consigam realizar uma análise de risco de crédito mais completa.  

Com base na análise de comportamento dos clientes, inovamos a análise de crédito enriquecendo seu modelo com múltiplas fontes de dados. Assim, de forma muito prática o negócio tem acesso a uma visão muito mais abrangente e precisa do perfil de crédito de cada cliente. 

Essa abordagem permite às instituições tomar decisões mais embasadas, reduzir os riscos e otimizar a concessão de crédito.

Saiba mais como as soluções da comunidade de negócio Matera Insights podem ajudar na análise de crédito, agende uma reunião com especialista!