Por: Denis Lopes, executivo de contas da Provenir
O acesso ao crédito é um dos pilares do funcionamento da economia moderna, possibilitando consumo, investimento e crescimento empresarial. Contudo, os métodos tradicionais de avaliação de risco de crédito muitas vezes deixam lacunas, excluindo consumidores sem histórico financeiro robusto. A chegada dos dados alternativos e da inteligência artificial (IA) preditiva está mudando esse cenário radicalmente, permitindo uma análise mais precisa e inclusiva.
Tradicionalmente, as instituições financeiras avaliam o perfil de um tomador de crédito por meio de informações consolidadas e advindas do passado, tais como: histórico bancário e registros em órgãos de proteção ao crédito. No entanto, essa abordagem pode ser limitada e não reflete plenamente a capacidade de pagamento de muitas pessoas. É aí que entram os dados alternativos, que englobam desde registros de pagamentos de serviços como água, luz e telefone, até análise de comportamento digital, padrões de consumo atuais e interações em redes sociais.
Ao utilizar essa vasta gama de informações, os bancos e as fintechs podem entender melhor a responsabilidade financeira do indivíduo e sua real capacidade de cumprir obrigações de crédito. Isso beneficia principalmente aqueles que não possuem um histórico tradicional, mas que demonstram padrões de comportamento consistentes e responsáveis.
IA Preditiva e a Hiperpersonalização
A inteligência artificial preditiva traz um novo nível de precisão na tomada de decisão de crédito. Com modelos de aprendizado de máquina, as instituições financeiras podem identificar padrões, prever riscos e personalizar ofertas de crédito conforme o perfil do consumidor. Em vez de uma abordagem padronizada, cada cliente pode receber condições específicas com base em suas necessidades e comportamento.
A hiperpersonalização torna o crédito mais acessível e ajustado à realidade financeira de cada indivíduo, reduzindo inadimplência e promovendo um mercado mais saudável. Além disso, ao utilizar IA, as empresas podem oferecer experiências mais ágeis e eficientes, eliminando burocracias e melhorando a satisfação do cliente.
Apesar das vantagens evidentes, a utilização de IA preditiva e de dados alternativos trazem desafios. A transparência na coleta e uso desses dados é essencial para evitar práticas discriminatórias ou invasivas. Questões relacionadas à privacidade, proteção de dados e transparência dos modelos de IA precisam ser tratadas com seriedade a fim de garantir um processo justo.
A regulamentação deve acompanhar essa evolução, garantindo que as ferramentas tecnológicas sejam utilizadas de maneira ética e responsável. Afinal, a inovação deve servir para expandir oportunidades e democratizar o acesso ao crédito, sem comprometer direitos fundamentais dos consumidores.
A união entre dados alternativos e inteligência artificial preditiva representa um marco na concessão de crédito. Com essa revolução digital, o sistema financeiro pode se tornar mais inclusivo, preciso e alinhado com a realidade de um mundo altamente conectado. No entanto, o avanço deve ser equilibrado e ter uma regulação adequada, garantindo que os benefícios dessa transformação sejam acessíveis a um maior número de pessoas possível.
O futuro do crédito é personalizado, inteligente e baseado em uma análise que reflete a realidade financeira de cada indivíduo. Cabe às instituições financeiras e reguladores garantir que essa revolução aconteça de forma ética e transparente, promovendo um sistema mais justo e eficiente à população.
