Crédito e Comportamento: avaliação de risco mais estratégica com dados comportamentais

Nos últimos anos, a análise de crédito evoluiu e passou de um processo baseado exclusivamente em dados históricos para um modelo mais robusto e integrado, que inclui dados comportamentais.

Essa mudança transformou a forma como as instituições financeiras avaliam o risco de crédito, oferecendo uma visão mais completa e precisa do cliente.

Ao incorporar os hábitos e preferências, as empresas conseguem não só oferecer crédito de forma mais personalizada, mas também ampliar oportunidades de negócios.

Neste artigo falaremos sobre como a análise de crédito e o comportamento do cliente se unem para tornar a concessão mais assertiva.

Boa leitura!

Por que incluir aspectos comportamentais na análise de crédito?

Os aspectos comportamentais permitem às empresas realizar uma análise mais ampla do que a simples avaliação dos dados históricos dos clientes, facilitando inclusive a concessão de crédito a quem não possui histórico bancário.

Essa análise considera fatores como dados geolocalizados, hábitos de consumo, padrão de gastos, grau de endividamento, hábitos de deslocamento e preferências. O objetivo é identificar tendências de comportamento que ajudem a prever as ações futuras do cliente.

Com isso em mente, torna-se essencial observar que o comportamento de um cliente vai além de simples métricas financeiras, como veremos a seguir.

Apenas a inadimplência não determina um cliente

Considerar apenas a inadimplência na análise de crédito é uma estratégia limitada, pois ela, sozinha, não reflete o perfil completo de um cliente e pode levar a uma baixa aprovação de crédito.

A maioria das pessoas não se sente confortável com o endividamento, e ter um registro de inadimplência no histórico não significa necessariamente um risco permanente. 

Às vezes, a inadimplência foi um episódio pontual e, para esses casos, podem ser encontradas soluções.

Imagine, por exemplo, que esse cliente solicita um cartão de crédito. Seu histórico não é favorável, mas oferecer limites compatíveis com o seu perfil pode transformá-lo em um cliente atrativo.

Analisar outros dados permite uma compreensão mais ampla do solicitante e ajuda a evitar a perda de oportunidades de negócios.

É preciso focar em análises individuais

Um cliente é muito mais do que seu histórico formal. 

Para compreendê-lo de maneira eficaz, é essencial integrar informações sobre sua renda, considerando não apenas se possui um emprego fixo, mas também outras fontes de renda, como trabalhos autônomos ou investimentos. 

Isso pode fornecer uma visão mais completa sobre sua estabilidade financeira e capacidade de pagamento.

Além disso, os hábitos de compra e padrões de consumo desse cliente revelam muito sobre seu estilo de vida, preferências e possíveis mudanças em seu comportamento financeiro. 

Dados sobre frequência de compras, e variações sazonais no consumo ajudam a identificar perfis de risco e a prever o comportamento futuro de forma mais precisa. 

O contexto também importa 

A análise individualizada também deve considerar fatores contextuais, como a região onde o cliente vive, a faixa etária, o nível de escolaridade e a ocupação. 

Esses elementos fornecem informações adicionais sobre como o perfil do cliente se compara a indivíduos em contextos similares.

Por exemplo, pessoas que compartilham características demográficas podem exibir comportamentos financeiros diferentes dependendo do custo de vida na região ou das oportunidades de emprego disponíveis.

Quais dados comportamentais podem ser incluídos para melhorar a avaliação de crédito?

Combinar os dados financeiros dos clientes aos dados comportamentais ajuda as empresas a entenderem de forma mais profunda o perfil dos tomadores de crédito e evita a perda de excelentes oportunidades. 

Como vimos, alguns dos dados que podem ser utilizados na análise de crédito e comportamento são:

• Renda;

• Perfil de consumo;

• Padrões de deslocamento;

• Relacionamento com a instituição.

Portanto, a combinação de dados tradicionais e comportamentais permite traçar um perfil dinâmico, capaz de capturar mudanças no comportamento e antecipar necessidades. 

Modelos avançados de IA podem utilizar esses dados para criar previsões mais robustas e fornecer informações em tempo real, ajudando a ajustar as estratégias de crédito, recomendação de produtos e personalização de ofertas com base na jornada única de cada cliente.

Em última análise, essa abordagem multifacetada não apenas melhora a precisão das decisões de crédito, mas também contribui para uma experiência de cliente mais positiva e engajada. 

Ao tratar cada cliente como um indivíduo único, as empresas conseguem não apenas reduzir riscos, mas também identificar oportunidades para fortalecer o relacionamento e impulsionar o crescimento de maneira sustentável.

Como a evolução da tecnologia bancária e parcerias contribuem para uma melhor análise de crédito?

Hoje, as instituições financeiras investem massivamente em tecnologia, oferecendo cada vez mais soluções tecnológicas personalizadas para melhorar a experiência dos clientes e gerar melhores resultados. 

A inovação financeira é uma realidade e isso se reflete também na melhoria da análise de crédito. Nesse sentido, ter parcerias estratégicas acelera a inovação e ajuda as instituições a obterem mais agilidade e competitividade em seus processos.

Contar com empresas especializadas em inteligência artificial, como a Matera Insights, que oferece soluções inovadoras para avaliação de crédito baseada em perfil comportamental, é uma excelente estratégia. 

Essa abordagem permite que as instituições analisem o risco de crédito e identifiquem os perfis mais confiáveis com mais rapidez. Além disso, fechar parcerias com especialistas na área é mais simples e rápido do que desenvolver internamente. 

A Matera oferece a tecnologia de que sua empresa precisa para otimizar a concessão de crédito com análises mais eficientes. Conheça mais sobre nossos serviços, fale com um especialista. 

Conclusão

Neste artigo, discutimos a relação entre crédito e comportamento, destacando como essa conexão pode transformar e inovar o processo de avaliação de crédito. 

Também abordamos os principais tipos de dados que podem ser considerados em uma análise comportamental para tornar a tomada de decisão mais precisa e sofisticada.

O uso da inteligência artificial se revela fundamental para otimizar esse processo, não apenas reduzindo os riscos de inadimplência, mas também aumentando as oportunidades de fechar bons negócios. 

Ao ampliar a concessão de crédito para um público com perfis mais confiáveis, as empresas conseguem promover um equilíbrio mais sustentável em suas operações.