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Como inovar na concessão de crédito: análise de comportamento para melhores decisões

19 of dezembro of 2024

A inovação na concessão de crédito é essencial para melhorar o processo, aumentar a competitividade e mitigar riscos. Saiba como a inteligência de dados pode ajudar.

por matera

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Mulher sorridente segurando um cartão de crédito e utilizando um smartphone, representando o uso de Inteligência Artificial para criar perfis de clientes. Ao lado, ilustração de um painel com informações de perfil do cliente. Fundo com elementos gráficos

A concessão de crédito é uma prática central para diversas instituições, desde bancos tradicionais até cooperativas, fintechs e carteiras digitais emergentes. 

Com o surgimento de novos players e a evolução tecnológica, o acesso ao crédito tem se expandido significativamente, trazendo oportunidades tanto para consumidores quanto para as empresas.

Portanto, inovar nesse campo não é apenas uma questão de acompanhar o mercado, mas também de garantir maior precisão e eficácia na análise de crédito, reduzir riscos e ampliar as oportunidades da base de clientes.

Neste artigo, veremos como as soluções de inteligência artificial, aliadas à análise de comportamento, estão redefinindo a concessão de crédito, tornando-a mais segura e eficiente.

Barreiras para concessão de crédito no Brasil

O acesso ao crédito desempenha um papel crucial na economia brasileira, oferecendo a milhares de pessoas a oportunidade de adquirir bens de maior valor por meio de parcelamentos ou empréstimos. 

Sem essas opções, muitas transações dependeriam exclusivamente de pagamentos à vista, o que poderia comprometer a sustentabilidade de diversos negócios.

No entanto, apesar de sua importância, há diversas barreiras que dificultam o acesso ao crédito no país, veja mais a seguir.

Alto risco de inadimplência

Em todo o mundo, o risco de inadimplência é um obstáculo para as instituições financeiras. No Brasil, esse desafio é agravado por uma série de fatores, como problemas econômicos e sociais.

De acordo com os dados mais recentes, existem cerca de 68 milhões de pessoas inadimplentes atualmente no país. 

Por mais que esse número não dependa diretamente do indivíduo tomador de crédito, ele influencia em todos os pedidos de crédito. Afinal, as empresas tendem a ficar mais receosas em suas concessões.

Falta de histórico no sistema bancário formal

Um desafio adicional para as instituições financeiras é a falta de histórico no sistema bancário formal de muitos clientes. 

Nesses casos, pelo procedimento comum não é possível avaliar seu comportamento financeiro e sua capacidade de honrar as dívidas. 

Essa ausência de evidências que atestam se o cliente é ou não um bom pagador atrapalha a análise e, muitas vezes, faz com que o crédito seja negado desnecessariamente.

Score de crédito macro

Outro critério muito adotado na análise de crédito tradicional é o score do cliente. O score de crédito é uma espécie de pontuação conferida com base no histórico financeiro, que ajuda as empresas a mensurar a probabilidade de que o cliente cumpra suas obrigações financeiras.

O score de crédito leva em conta fatores como o histórico de pagamento de dívidas, o registro de dívidas e pendências, a quantidade de consultas realizadas ao CPF ou ao CNPJ para obtenção de crédito e a evolução financeira ao longo do tempo.

No entanto, o problema dessa metodologia é que ela leva em conta apenas características macro, não necessariamente as características individuais do cliente. Isso pode tornar a análise imprecisa.

Como é feita uma análise para concessão de crédito?

A análise de crédito é um processo essencial, baseado em padrões e informações específicas que ajudam as instituições a avaliar a confiabilidade do consumidor antes de conceder crédito a ele. 

Entre as variáveis utilizadas estão o score de crédito, dados dos sistemas de proteção ao crédito, histórico financeiro e bancário, além da experiência anterior do cliente com credores.

Essas informações são cruzadas para traçar um perfil detalhado do cliente e avaliar sua capacidade de pagamento. 

Por que inovar na concessão de crédito?

Haja vista as limitações da análise de crédito tradicional e as várias barreiras na concessão de crédito, é necessário inovar com a ajuda da tecnologia. Entre outros benefícios, essa inovação:

Reduz riscos de inadimplência

Um processo de análise e concessão de crédito modernizado e mais eficiente ajuda a fazer projeções melhores, traçar perfis mais precisos e prever de forma mais acurada se o cliente tem capacidade de pagar suas dívidas. Isso diminui o risco de inadimplência e evita prejuízos para as empresas.

Amplia as oportunidades de concessão

Os clientes também se beneficiam de um processo de concessão mais efetivo. O número de pessoas contempladas aumenta e os clientes têm mais chance de obter crédito para adquirir bens, fazer uma viagem, estudar ou qualquer outro objetivo. Assim, não precisam adiar seus sonhos por não terem acesso ao crédito.

Não deixa oportunidades na mesa

Ao ampliar a concessão e contemplar mais pessoas, as empresas conseguem elevar as suas receitas. Muitas vezes, deixa-se de conceder crédito a clientes que são bons pagadores por uma análise mais simplista. Com isso, perdem-se excelentes oportunidades. Ao inovar no método de concessão de crédito, esse risco é minimizado.

Movimenta a economia 

A inovação na concessão de crédito não apenas beneficia empresas e consumidores, mas também contribui para o crescimento econômico. Ao possibilitar que mais pessoas acessem crédito, a economia também se movimenta, com o aumento das transações comerciais e investimentos.

Como inovar na concessão de crédito?

Inovar nas análises de crédito significa usar novas tecnologias e métodos para tomar decisões mais precisas sobre a concessão de crédito.

Um dos caminhos para essa inovação consiste em utilizar modelos  mais robustos para construir um melhor entendimento do perfil do cliente. Entenda melhor a seguir.

Inovando na concessão de crédito com inteligência artificial

A adoção da inteligência artificial na concessão de crédito revoluciona a forma como as instituições financeiras avaliam e aprovam solicitações. 

Ao substituir os métodos tradicionais por abordagens mais sofisticadas, a IA permite uma análise de risco mais precisa, personalizada e adaptativa, beneficiando tanto as instituições quanto os clientes.

Uma das principais maneiras de alcançar essa inovação é através de:

Integração e análise de dados avançada

A IA facilita a integração de dados de diversas fontes, como históricos transacionais, interações com a instituição e dados geolocalizados. 

Essa consolidação de informações oferece uma visão mais profunda e detalhada do perfil de crédito dos clientes. Com essa abordagem, as instituições podem realizar análises de risco mais assertivas, identificando oportunidades de crédito que, de outra forma, poderiam ser negligenciadas.

Escalas granulares de risco

Com tecnologias modernas, é possível desenvolver escalas de risco mais granulares, que capturam detalhes essenciais do perfil de cada cliente. 

Essas escalas não apenas melhoram a precisão na classificação de crédito, mas também permitem uma segmentação mais eficiente, ajustando suas estratégias de crédito para refletir as realidades e particularidades de cada indivíduo.

Diferente dos métodos tradicionais que se baseiam em critérios mais gerais, essa personalização melhora a precisão das decisões de crédito e fortalece o relacionamento com os clientes, que percebem o valor de um atendimento feito sob medida.

Análise de crédito baseada em perfil de comportamento

A utilização da IA para identificar padrões de comportamento entre bons e maus pagadores torna a análise de crédito significativamente mais robusta. 

Esse método vai além dos critérios tradicionais, considerando não apenas o histórico financeiro, mas também uma variedade de fatores comportamentais, como estilo de vida e padrões de comportamento.

Por exemplo, uma pessoa que historicamente realiza seus pagamentos em dia, mas que recentemente começou a acumular compras parceladas em grande quantidade, pode ser identificada como um possível risco, sinalizando uma mudança no comportamento financeiro que exige atenção. 

Por outro lado, um indivíduo que teve um histórico de inadimplência, mas que demonstrou uma melhoria consistente em sua gestão financeira, pode ser avaliado como um risco menor.

Além desses aspectos, informações adicionais como renda, padrões de deslocamento e perfil de consumo contribuem para construir um retrato mais completo e detalhado do cliente. 

Ao integrar todos esses fatores comportamentais, as instituições financeiras conseguem tomar decisões de crédito mais precisas, alinhadas ao perfil real do tomador. 

Isso não apenas melhora a gestão de risco, mas também promove a inovação na concessão de crédito, tornando-a mais justa e eficiente, adaptada às características individuais de cada cliente.

Conclusão

Neste artigo, vimos como melhorar a análise de crédito convencional, e mostramos como modernizar esse processo utilizando a inteligência artificial, tornando-o muito mais eficiente.

Com o auxílio dos dados, é possível trazer mais variáveis para inovar a análise de crédito e obter resultados melhores. Ganha a empresa, que aumenta sua receita com menos risco de sofrer inadimplência, e ganham os clientes, que têm mais facilidade de conseguir crédito para realizar seus projetos.

A inovação na concessão de crédito é um caminho constante. Instituições que estão sempre em busca de novas maneiras para aprimorar seus processos e mitigar riscos estão um passo à frente na competitividade.

Por isso, não deixe de saber mais sobre como a inovação na concessão de crédito pode beneficiar sua instituição. Fale com um de nossos consultores.