Inteligência em Crédito: o novo momento do mercado financeiro

Durante muito tempo, a análise de crédito esteve apoiada em modelos baseados apenas em dados históricos e no comportamento financeiro registrado em birôs de crédito. 

No entanto, com a chegada de novas pessoas ao sistema bancário formal, principalmente após a pandemia, a realidade mudou, e os modelos precisaram evoluir. 

A análise de crédito tradicional já não era suficiente para lidar com o novo perfil de clientes e as demandas do mercado financeiro atual.  

Nesse cenário, os dados passaram de papel secundário à protagonistas na construção de uma jornada de crédito mais eficiente, precisa e personalizada. 

Surge, assim, o crédito inteligente: uma abordagem inovadora que integra dados, tecnologia e personalização para análises mais adequadas aos perfis de crédito.

O que é inteligência em crédito?

A inteligência em crédito representa um salto na forma como o risco é analisado e como as instituições se relacionam com os clientes. 

Trata-se de sair de uma abordagem baseada apenas em histórico bancário, para uma análise de perfil dinâmica, contextualizada e conectada ao comportamento real de cada indivíduo.

Com esse novo paradigma, os modelos de análise evoluem para algo mais inteligente e adaptável, capazes de aprender com padrões, ajustar classificações de risco em tempo real e oferecer uma visão mais precisa da jornada do cliente. 

Não se trata apenas de prever se alguém vai pagar um boleto ou não, mas de compreender o que está por trás dessa decisão: o momento de vida, os hábitos, o contexto financeiro e até a intenção de consumo.

Dados alternativos: a matéria-prima da inteligência de crédito

Com o volume de dados que passa hoje pelo sistema financeiro, não dependemos mais apenas das informações cadastrais ou dos registros em birôs. Agora, é possível analisar como o cliente consome produtos, onde mora, como interage digitalmente e como utiliza diferentes serviços financeiros.

Esses dados alternativos complementam as informações tradicionais, proporcionando uma avaliação de risco mais rica, atual e precisa. Ao combinar diferentes variáveis com tecnologia, identificamos oportunidades antes invisíveis. Um cliente com baixo score tradicional pode apresentar, por exemplo, frequência em pagamentos digitais, fidelidade a um banco ou padrões de consumo saudáveis — sinais que antigos modelos não captavam, mas que ganham valor com inteligência artificial.

A integração de dados cadastrais com públicos, como os do CAGED, por exemplo, pode revelar tendências econômicas em determinadas regiões ou profissões. Se uma profissão registra mais demissões do que admissões, ou queda no salário médio, isso indica maior risco associado a esse perfil.

As possibilidades com dados alternativos são inúmeras. Além disso, esse caminho facilita a inclusão financeira de grupos antes invisíveis ao crédito tradicional, tornando as decisões mais justas, ágeis e alinhadas à realidade do mercado.

Aplicações práticas de inteligência em crédito

A inteligência em crédito se concretiza em aplicações diretas no dia a dia das instituições. Em vez de se limitarem a avaliar o “pode ou não pode pagar”, essas ferramentas ampliam a perspectiva e analisam o comportamento, a propensão ao risco e a chance de recuperação com base em dados reais e atualizados. 

São três os principais pilares que sustentam essa nova abordagem: Behavior Score, Propensão à Inadimplência e Collection Score.

Behavior Score

O Behavior Score observa o cliente em tempo real, considerando sua jornada digital: como ele interage com canais, produtos, notificações, limites e ofertas. Em vez de olhar para um dado estático do passado, esse modelo monitora o comportamento atual, extraindo sinais que indicam engajamento, estabilidade e intenção.

Essa abordagem responde a uma das principais demandas identificadas em nossa pesquisa “Jornada de Crédito: como consumidores e executivos avaliam oportunidades e riscos”, que revelou a insatisfação de muitos clientes com análises de crédito que desconsideram seu histórico de relacionamento.

A análise via behavior score corrige esse descompasso: mais do que saber se o cliente já atrasou pagamentos em algum momento, é fundamental entender seu histórico com a própria instituição.

Propensão à inadimplência

O modelo de propensão à inadimplência atua de forma preditiva. Ele identifica clientes com risco potencial de entrar em inadimplência antes que o problema realmente aconteça, e isso permite às instituições agirem com antecedência. 

Limites podem ser ajustados, renegociações podem ser ofertadas e ações educativas podem ser personalizadas.

Na prática, esse tipo de inteligência aumenta a saúde da carteira e melhora a percepção do cliente, que não se vê “punido” depois do problema, mas apoiado antes dele. 

Collection Score

A inadimplência continua sendo uma preocupação central para o setor financeiro. No entanto, nem todos os clientes inadimplentes têm o mesmo perfil, e, portanto, não devem ser abordados da mesma forma. 

É aí que entra o Collection Score: uma solução que calcula, de forma individualizada, a probabilidade de recuperação da dívida.

Com esse modelo, é possível definir estratégias de cobrança mais eficientes, priorizando os casos com maior chance de retorno e economizando esforços em situações onde a recuperação é improvável. Isso melhora a performance da carteira, reduz o custo operacional e protege o relacionamento com o cliente, evitando abordagens insistentes em momentos sensíveis.

Na nossa pesquisa sobre a Jornada de Crédito, 54% dos consumidores declararam já ter passado por um processo de negativação. 

Entre os motivos mais citados estão perda de renda e acúmulo de dívidas, o que demonstra que a inadimplência muitas vezes é circunstancial — e não necessariamente um indicador de má conduta financeira.

 Isso reforça a importância de diferenciar perfis dentro do grupo de inadimplentes. Com o Collection Score, a abordagem deixa de ser punitiva e passa a ser estratégica.

Instituições que já adotaram esse modelo de atuação reportam melhora nos índices de recuperação e um impacto positivo na percepção de marca, especialmente entre clientes que conseguiram regularizar suas situações com menos fricção.

A tecnologia por trás: IA, nuvem e escalabilidade

Para que toda essa inteligência aplicada ao crédito funcione de forma eficiente, segura e contínua, é preciso mais do que bons modelos preditivos. 

É necessário contar com uma infraestrutura tecnológica robusta, escalável e governada — que permita processar grandes volumes de dados, realizar análises em tempo real e adaptar os algoritmos conforme o comportamento da base evolui.

Além da escalabilidade, a tecnologia embarcada precisa respeitar requisitos rígidos de privacidade e compliance. Toda a operação acontece em ambientes auditáveis, com rastreabilidade e explicabilidade — dois critérios fundamentais em setores regulados como o financeiro.

Ao combinar essas capacidades com machine learning e monitoramento contínuo, a tecnologia se transforma em um motor de decisão que acompanha o ritmo do cliente, das oportunidades de negócio e do próprio mercado. 

Ela permite ir além das análises pontuais, construindo uma jornada de crédito viva, que se adapta em tempo real às mudanças de comportamento, renda ou necessidade.

Da análise ao relacionamento: fidelização como consequência

Mais do que aprovar ou negar crédito, o novo modelo de inteligência em crédito busca construir um relacionamento duradouro. 

Isso se reflete na experiência. Entre os entrevistados, 28% gostariam de ter suas dúvidas resolvidas mais rapidamente por chatbots ou atendentes digitais e 21% sentem que o processo não considera suas necessidades individuais​.

Ao oferecer crédito com base em motivações reais, como emergências, reformas ou compras à vista, que estão entre os principais gatilhos de contratação​, a instituição financeira se torna mais relevante e confiável.

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Na Matera, inteligência em crédito é o que fazemos. Combinamos análise de dados, machine learning e infraestrutura robusta para transformar informações em decisões estratégicas. Nossas soluções são construídas para funcionar em escala, com explicabilidade, segurança e foco total na experiência do cliente.

Com a plataforma Matera Insights, você acessa modelos de crédito com análise de comportamento,  que realmente acompanham a jornada do cliente. Tornamos possível uma visão mais clara do risco, mais justa nas decisões e mais eficiente nas ações.

Conclusão

A inteligência em crédito marca uma virada na forma como o risco é avaliado e como as decisões são tomadas.

A integração de dados alternativos, tecnologia avançada e modelos preditivos não é mais um diferencial, mas sim uma necessidade operacional.

Com essa abordagem, é possível reduzir riscos, melhorar a performance da carteira, ampliar a inclusão financeira e oferecer uma experiência mais consistente ao cliente. 

Trata-se de evoluir o processo de crédito para torná-lo mais estratégico, responsivo e conectado à realidade de cada perfil.