IA para gestão de crédito: precisão e inclusão no mercado financeiro

A inteligência artificial (IA) está transformando a gestão de crédito e análise de risco no setor financeiro, ampliando a precisão e promovendo a inclusão financeira de forma significativa. Com uma análise de dados dinâmica e complexa, que inclui transações em tempo real, comportamento em redes sociais e informações macroeconômicas, a IA possibilita que instituições financeiras se adaptem rapidamente ao mercado e ao perfil do cliente. Dados recentes do Relatório de Economia Bancária do Banco Central, publicado em junho de 2024, destacam a importância de novos modelos de crédito: a quantidade de usuários ativos do Sistema Financeiro Nacional e do Sistema de Pagamentos Brasileiro cresceu 103,2% entre junho de 2018 e dezembro de 2023, mostrando que uma parcela significativa da população pode se beneficiar de abordagens de crédito mais inclusivas.

Como a IA está mudando a avaliação de crédito e risco no mercado financeiro

Tradicionalmente, a análise de crédito dependia de modelos estáticos e scores de crédito baseados em dados históricos. Com a IA, a análise se torna mais ágil e ampla, usando algoritmos de Machine Learning para segmentar perfis e prever inadimplência com base em fatores que vão além do histórico financeiro, como comportamento de consumo e interações em redes sociais. Esses modelos podem adaptar-se em tempo real às variações do cenário econômico, ajustando a concessão de crédito de maneira mais justa e personalizada.

A introdução de modelos de linguagem com IA Generativa torna o processo de avaliação ainda mais eficiente, reduzindo o tempo de aprovação de crédito de semanas para dias, ou até mesmo horas. Essa acessibilidade ajuda as instituições a oferecer crédito a novos perfis de clientes, adaptando as decisões de acordo com comportamentos observados.

Principais benefícios dos modelos de IA: precisão e inclusão na análise de crédito

Os modelos de IA proporcionam dois grandes benefícios na análise de crédito: maior precisão e aumento da inclusão financeira.

Precisão aprimorada na avaliação de crédito

Algoritmos robustos e interdependentes permitem que a IA processe grandes volumes de dados em tempo real, como padrões de gasto e dados comportamentais. Isso garante uma análise mais detalhada e personalizada, reduzindo falsos positivos e falsos negativos na concessão de crédito. Como resultado, a IA ajuda as instituições a ajustar os limites de crédito e condições financeiras de forma precisa, promovendo uma carteira de crédito mais equilibrada e sustentável.

Expansão da inclusão financeira

A IA é capaz de analisar perfis de clientes que, em modelos tradicionais, seriam “invisíveis” para o sistema financeiro, como os sem histórico de crédito formal ou com histórico financeiro irregular. Usando dados comportamentais de transações em boletos e PIX, atividades digitais e informações de redes sociais, a IA permite que novos públicos sejam considerados para crédito, garantindo uma abordagem mais inclusiva. Isso é crucial em um mercado em expansão, como mostra o aumento de clientes ativos no Sistema Financeiro Nacional para 87,7% da população adulta até dezembro de 2023.

Técnicas de IA mais utilizadas na análise de risco e crédito

Para aprimorar a análise de crédito e risco, instituições financeiras aplicam diversas técnicas de IA, com destaque para:

Machine Learning supervisionado: regressões logísticas e árvores de decisão

Esses algoritmos são essenciais para calcular scores de crédito e prever inadimplência. Ao identificar padrões de comportamento que indicam o risco de default (inadimplência), essas técnicas permitem uma segmentação de perfis mais eficaz e fundamentada, otimizando os critérios de concessão de crédito.

Processamento de Linguagem Natural (NLP) para análise de documentos

O NLP acelera a análise de documentos e validações, reduzindo o tempo de aprovação e detectando fraudes e irregularidades com alta precisão. IA Generativa, por sua vez, complementa a análise de crédito ao pré-preencher documentos e identificar padrões complexos, garantindo que o processo de concessão seja rápido e seguro.

Modelos de aprendizado contínuo e detecção de anomalias

Com aprendizado contínuo, os modelos de IA podem monitorar dados em tempo real e adaptar-se a novas informações, ajustando as condições de crédito com rapidez. Essa técnica é valiosa para detectar sinais de inadimplência iminente e prevenir riscos, especialmente em um mercado tão dinâmico quanto o financeiro.

Como a IA ajuda a prever e reduzir inadimplências

A IA melhora a gestão de inadimplência ao antecipar comportamentos de risco, possibilitando ajustes preventivos. Modelos de séries temporais combinados com algoritmos de detecção de anomalias monitoram movimentações bancárias, interações de atendimento e dados macroeconômicos. Um aumento nas despesas, por exemplo, pode indicar dificuldades financeiras, e a IA permite que as instituições reajam rapidamente.

Com o crescimento do Open Finance, mais dados ficam disponíveis para essa análise, incluindo padrões e comportamentos detectados com algoritmos de aprendizado contínuo, como o Reinforcement Learning. Essa abundância de dados possibilita uma previsão mais precisa dos comportamentos de inadimplência e um controle eficaz sobre o risco de crédito.

Como a IA melhora a experiência do cliente na análise de crédito

A IA também transforma a experiência do cliente ao acelerar processos e oferecer ofertas mais aderentes. Algoritmos de Machine Learning permitem que o tempo de aprovação de crédito seja reduzido drasticamente, com muitos pedidos processados em minutos. A automação de verificações manuais também facilita o acesso ao crédito e melhora a satisfação do cliente.

Personalização de produtos e atendimento ao cliente

A personalização de ofertas de crédito se expande com o uso de dados alternativos, como os de Open Finance e redes sociais, e é aprimorada com IA Generativa, criando novos produtos de crédito alinhados às necessidades do cliente. O uso de chatbots com LLMs (Large Language Models) melhora o atendimento, oferecendo uma interação mais natural e humanizada, reduzindo a necessidade de menus demorados e aumentando a satisfação.

Tendências de IA em crédito e risco

As próximas tendências de IA em gestão de crédito e análise de risco vão focar na automação e hiperpersonalização, aproveitando a onipresença dos dados e a análise preditiva.

Dados alternativos para aumentar o acesso ao crédito

Com a expansão do uso de dados alternativos — como o histórico de pagamentos de contas e transações bancárias em tempo real — espera-se que mais indivíduos tenham acesso ao crédito, mesmo sem histórico formal. O crescimento em 103,2% no número de usuários do sistema financeiro entre 2018 e 2023 é uma evidência clara da demanda crescente por crédito acessível e inclusivo.

Modelos híbridos para comunicação omnichannel

Modelos híbridos que combinam IA Generativa e técnicas tradicionais devem evoluir nas interfaces de atendimento, proporcionando uma experiência omnichannel onde a comunicação é personalizada em cada ponto de contato. A IA possibilita que instituições financeiras tenham uma visão 360º do cliente e adaptem suas comunicações, tornando o atendimento mais eficiente e contextualizado em cada canal.

A act digital oferece suporte completo para instituições financeiras aplicarem IA em todas as etapas da gestão de crédito e análise de risco. Com soluções como esteiras de MLOps, a act digital facilita o desenvolvimento, validação e monitoramento contínuo dos modelos de IA garantindo conformidade regulatória e atualização rápida para atender às mudanças do mercado.

A automação dos processos de crédito permite que decisões sejam tomadas de forma mais rápida e informada, otimizando as condições e critérios de crédito de acordo com os perfis de risco. Com governança de dados robusta, a act digital assegura a integridade e qualidade das informações, essenciais para a confiabilidade das análises e conformidade com as normas de privacidade e segurança.

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