Com 70 mi de inadimplentes, Brasil busca soluções com base em dados alternativos e IA para conceder crédito de forma mais assertiva
Com 70 mi de inadimplentes, Brasil busca soluções com base em dados alternativos e IA para conceder crédito de forma mais assertiva
Processo que permite acesso a recursos financeiro demanda tomada de decisão mais personalizada e capaz de ir além do tradicional score de crédito
Em um contexto de desafios econômicos persistentes, o mercado de crédito no Brasil vem enfrentando uma série de adversidades, principalmente no que diz respeito aos altos índices de inadimplência. Com mais de 70 milhões de brasileiros com nome restrito, segundo dados recentes, e 78,3% das famílias endividadas, de acordo com a Pesquisa de Endividamento e Inadimplência do Consumidor (Peic), da Confederação Nacional do Comércio de Bens, Serviços e Turismo (CNC), instituições que oferecem recursos financeiros têm buscado soluções capazes de ir além do tradicional score de crédito na hora de avaliar os potenciais clientes.
Levantamento da Provenir, especializada em tecnologia para tomada de decisão de risco, aponta que a maior parte dos tomadores de decisão de fintechs e de provedores de serviços financeiros entende que os novos tempos demandam produtos e serviços que consigam equacionar a mudança nos perfis de risco e a necessidade de um nível cada vez mais alto de personalização.
Pesquisa global da empresa feita em parceria com a Pulse revelou que 74% dos profissionais do setor planejavam empregar uma plataforma de decisão de risco de crédito em tempo real ainda em 2022, com 69% pretendendo investir em decisão de crédito habilitada por IA.
Na visão de Jose Luis Vargas, Vice-Presidente Executivo para a América Latina da Provenir, a combinação dos dados alternativos com a Inteligência Artificial impacta a inadimplência principalmente porque possibilita ao mercado intervir junto aos consumidores de crédito e oferecer soluções e alternativas antes que os usuários não consigam honrar seus compromissos.
“O emprego da tecnologia preditiva permite entender quais clientes têm a melhor propensão a pagar ou quais devem ter o limite de crédito reduzido, por exemplo. E isso é possível por meio de todos os dados de crédito não informados atualmente pelos scores tradicionais. Essas informações fortalecem o perfil do tomador e fornecem uma visão mais robusta e abrangente do risco associado ao empréstimo”, afirma Vargas. São considerados dados alternativos, entre outros, pagamentos de aluguel, registros de serviços públicos, presença em redes sociais, dados de telecomunicações e informações bancárias abertas.
O executivo destaca também que as tecnologias desempenham papel fundamental de inclusão financeira em momentos em que há grande demanda de recursos por parte das famílias e dos empreendedores.
“Plataformas de decisão de risco baseadas em Inteligência Artificial e potencializadas por dados alternativos não são apenas boas para as empresas que fornecem crédito, mas também para os consumidores. Instituições de todo o mundo têm encontrado maneiras únicas de empregar informações e tecnologia para promover maior inclusão de clientes com pouco ou nenhum histórico de crédito, ou seja, os desbancarizados ou com acesso limitado ao sistema financeiro, e apoiar um maior acesso ao crédito para pequenas e médias empresas (PMEs)”, finaliza Vargas.
