Com pouco histórico de crédito, perfis novos enfrentam algumas barreiras na tentativa de acesso a serviços financeiros e as chances de terem seu pedido negado ou enfrentar taxas mais conservadoras é muito grande.
Do outro lado, instituições financeiras buscam por adaptação e inovação para poder atender a essa fatia do mercado, mas esbarram na necessidade de balancear acessibilidade e gestão de riscos.
A seguir, trataremos as principais características do problema, bem como as estratégias disponíveis para solucioná-lo e impulsionar a rentabilidade.
Por que novos clientes representam um desafio para instituições bancárias?
Saber a melhor forma de avaliar e conceder crédito a novos clientes é uma adversidade que as instituições financeiras buscam superar.
Nos últimos anos, as tentativas de adaptação têm sido constantes, mas muitas soluções ainda precisam ser exploradas.
Isso porque novos clientes carregam consigo uma série de complexidades. Pessoas com o perfil thin file, por exemplo, possuem poucos dados para criar seu perfil de crédito. Somados a isso, temos o problema dos modelos tradicionais e as expectativas do público.
Os modelos são baseados justamente naquilo que falta aos perfis thin file: histórico financeiro. Quanto às expectativas, é difícil atendê-las diante de tantas limitações. A seguir, detalharemos mais esses desafios.
Falta de histórico de crédito
Alguns indivíduos possuem poucos dados disponíveis. Eles podem ser jovens ou pessoas que até então estavam fora do mercado financeiro.
O fato é que essas pessoas representam um grupo sem histórico de crédito prévio ou com um registros limitados.
A falta de informações disponíveis cria uma lacuna na análise de risco. Sem dados, as instituições não conseguem avaliar a capacidade do indivíduo para pagar suas dívidas. Assim, ficam de mãos atadas e o processo leva a uma proporção de negativas.
Surge então um dilema: as empresas precisam decidir sobre a confiabilidade desses perfis com base em informações limitadas, o que pode resultar em uma série de problemas.
Dados limitados e avaliação tradicional
A dependência de modelos tradicionais de avaliação de crédito é outra barreira. O principal motivo é que eles são geralmente baseados em métricas financeiras convencionais, o que o torna mais restrito em comparação com modelos que operam com diversas variáveis
As principais informações deste modelo são histórico de crédito, renda e outras referências que nem sempre acompanham a dinamicidade dos perfis.
Com isso, há uma falha na captura de nuances no comportamento financeiro, o que aumenta o risco de decisões equivocadas. Ou seja, surge o mesmo problema que citamos anteriormente: possibilidade de exclusão de clientes potencialmente confiáveis e aceitação de clientes com grande risco de inadimplência.
Essa rigidez acentua a necessidade de adaptação das instruções; que precisam de abordagens mais flexíveis, principalmente no cenário atual de inovação financeira.
Expectativas dos consumidores
Somando-se a esses fatores, estão as expectativas dos consumidores. Além da eficiência, o perfil de cliente bancário da atualidade busca por transparência, personalização e agilidade.
Mas como atender a essas expectativas sem comprometer o processo da análise de risco, que precisa ser cuidadosa e completa?
As instituições precisam, portanto, de um equilíbrio nessa missão. O que representa outro desafio. Afinal, caso não atendam às expectativas, podem perder potenciais clientes.
Como minimizar o risco de inadimplência com novos clientes?
Ao lidar com a concessão de crédito para novos clientes, é crucial mitigar o risco de inadimplência de forma eficiente.
Tradicionalmente, essa avaliação se baseia predominantemente no histórico financeiro do cliente.
Contudo, essa abordagem pode ser inadequada para novos clientes, uma vez que um episódio isolado de inadimplência em seu histórico não necessariamente reflete seu atual comportamento financeiro.
Exclusivamente considerar esse histórico pode resultar na rejeição injusta de clientes que, embora tenham enfrentado desafios financeiros no passado, buscam estabelecer uma relação de crédito com a empresa no presente.
Atualmente, as instituições têm à disposição diversas estratégias para prever com maior precisão o risco de inadimplência.
A utilização de Inteligência Artificial (IA) na avaliação de crédito permite considerar uma gama mais ampla de características do cliente, transcendendo os limites das informações bancárias convencionais.
Ao adotar essa abordagem mais holística, é possível ampliar a base de clientes de forma segura, conquistar novos públicos e estabelecer relacionamentos mais duradouros. Vamos explorar essas estratégias com mais detalhes a seguir.
Avaliar características além do histórico bancário
Escolher uma abordagem multifacetada que inclui a avaliação de características além do histórico bancário vem ganhando terreno em diversas instituições.
Isso porque, somente o tradicional histórico bancário pode não ser fiel à realidade financeira do indivíduo. Essas informações, muitas vezes, não capturam nuances como o comportamento em outras transações financeiras e seu comprometimento.
Ao avaliar para além dos números presentes nesses antecedentes, os bancos identificam clientes confiáveis que, de acordo com métricas padrão, são considerados de alto risco.
Já a análise aprofundada das transações e relacionamentos financeiros permite uma avaliação mais prévia da capacidade e, principalmente, disposição de um cliente cumprir com suas obrigações. Isso vem facilitando a gestão de riscos mais eficientes.
Tornar mais equilibrada a previsão de propensão à inadimplência para conceder crédito
Deixando de recorrer somente aos scores de crédito tradicionais, as instituições exploram maneiras de considerar características financeiras mais fieis e realistas dos clientes.
Uma mudança que envolve uma variedade de fatores, como comportamento de pagamento em contas não relacionadas a empréstimos, estabilidade no emprego, ou até mesmo perfis de consumo que possam indicar padrões financeiros.
A partir disso, as instituições podem criar uma melhor visão dos clientes e ter uma pressão de propensão à inadimplência mais equilibrada, reduzindo a probabilidade de exclusões indevidas.
Estratégias para aprovar crédito de novos clientes com segurança
Descobrir como avaliar e conceder crédito a novos clientes, como vimos até aqui, é uma das principais soluções buscadas pelas instituições atualmente.
É preciso implementar métodos que equilibram a inclusão financeira com gestão de riscos. Portanto, os bancos precisam de um processo ágil, robusto e, principalmente, justo. Por isso é tão importante conhecer e aplicar estratégias que superem esses limites.
Aplicação de IA
A inteligência artificial (IA), por meio de modelos avançados, é capaz de analisar grandes volumes de dados, incluindo as informações não tradicionais citadas anteriormente, tão importantes para este processo. Assim, é possível identificar padrões e prever comportamentos de pagamento.
Isso graças a uma análise mais profunda e completa do perfil do solicitante que também automatiza a avaliação, tornando-a mais eficiente.
Score de crédito personalizado
O score de crédito personalizado surge justamente com a evolução nos métodos de avaliação de risco. Aqui, as informações já são mais variadas, ajudando na análise.
Informações demográficas, comportamentais e outras características mais particulares de cada cliente, formam o grupo de informações que baseiam este score, o que reflete em uma melhor conclusão sobre a verdadeira capacidade de pagamento do cliente.
Assertividade a partir de uma análise multidimensional do cliente
Integrar todas multidimensionalidade na avaliação de crédito permite às instituições tomar decisões mais assertivas, melhorando a precisão da gestão de risco de crédito e promovendo práticas de concessão mais equilibradas e inclusivas.
Essa abordagem abrangente é essencial para se adaptar às complexidades do mundo financeiro contemporâneo, onde os dados são vastos e as nuances são cruciais.
Como conceder crédito com a tecnologia a seu favor
Uma vez que as instituições descobrem como avaliar e conceder crédito a novos clientes, elas expandem sua carteira criando mais oportunidades.
Com isso, o mercado de crédito evolui e supera um de seus grandes problemas: a inteligência para conceder crédito para novos clientes.
Esse é um tema que vale a pena o estudo e investimento, principalmente por parte dos responsáveis que movem e transformam o cenário financeiro.
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