IA no Crédito Consignado: Solução para Desafios Operacionais

O crédito consignado privado vive um momento de expansão no Brasil, impulsionado pelo interesse crescente de Fintechs e Bancos, além das novas regulamentações e incentivos governamentais.

Esse crescimento, no entanto, traz consigo desafios operacionais complexos.

O volume de solicitações aumenta, o risco de inadimplência exige maior controle e os processos burocráticos podem dificultar a eficiência operacional. 

Para superar esses obstáculos, a tecnologia nunca foi tão essencial.

É nesse cenário que a IA para crédito consignado surge como uma alternativa inovadora para automatizar processos, melhorar a análise de crédito e reduzir custos, possibilitando que as instituições financeiras disponibilizem os recursos com mais agilidade e segurança.

A IA para crédito consignado se torna imprescindível para ampliar o acesso. Conforme a Confederação Nacional do Comércio de Bens, Serviços e Turismo (CNC), 37% dos brasileiros afirmaram que o alcance está mais difícil, sendo a alta taxa básica de juros um dos principais motivos. 

Esse cenário obriga Bancos e Fintechs a adotarem critérios mais rigorosos na concessão, dificultando ainda mais o acesso ao crédito.

E, por enquanto, não há previsão de queda da taxa de juros significativa.

Soluções como a IA para crédito consignado possibilitam que Bancos e Fintechs automatizem tarefas ao longo do processo de análise e concessão de crédito, facilitando o monitoramento de informações relacionadas ao histórico financeiro do cliente.

Em 2023, as Fintechs de crédito digital aumentaram 52% o volume de crédito concedido, alcançando R$ 21,1 bilhões, segundo dados da pesquisa Fintechs de Crédito Digital 2024, destacando a capacidade de adaptação das empresas, mesmo em um contexto econômico adverso.

Desafios operacionais no crédito consignado privado: como a IA pode ajudar

Quando o assunto é a gestão do crédito consignado privado, entre os principais desafios enfrentados por Bancos e Fintechs estão a necessidade de processar um grande volume de solicitações e reduzir os riscos de inadimplência. 

Com a nova iniciativa do governo para ampliar o acesso ao crédito, com foco no consignado privado, a estimativa do mercado prevê um crescimento de R$ 80 bilhões para cerca de R$ 120 bilhões na carteira de crédito consignado, reduzindo o custo do empréstimo ao ter o salário do trabalhador CLT como garantia.

Até 2030, a expectativa é que o montante supere R$ 700 bilhões, segundo dados da Oneblinc, com 45 milhões de trabalhadores tendo acesso facilitado a esse tipo de recurso financeiro.

A IA de crédito consignado pode trazer uma série de benefícios, como automatizar processos, melhorar a qualificação de clientes e otimizar a gestão operacional.

A ferramenta permite automatizar algumas etapas da jornada de análise de crédito consignado privado, assim como eliminar outras, tornando essa esteira mais fluida e sem fricção. 

Além disso, possibilita fazer a gestão de documentos com mais eficiência, além de desburocratizar processos que causam muitas vezes lentidão para o fechamento de contratos.

E mais: Bancos e Fintechs se adequam com mais rapidez e eficiência às novas regras do crédito consignado privado, o que reduz a perda de competitividade, além de possíveis perdas financeiras.

A IA para crédito consignado pode também ser utilizada para identificar os riscos de inadimplência nos contratos ativos e elevar a chance de recuperação dos inadimplentes.

Para isso, algoritmos preditivos, treinados por meio de Machine Learning, ajudam na análise de comportamento e identificação de padrões, além de possíveis sinais de inadimplência, antes que elas ocorram.

E para casos nos quais a inadimplência já ocorreu, a IA de crédito consignado é capaz de identificar entre esses perfis as reais chances de recuperação de crédito e estabelecer a melhor estratégia para cada cliente devedor.

A IA de crédito consignado pode ir além, ao analisar padrões de gastos e sugerir estratégias de economias personalizadas, além de prever necessidades futuras, como a solicitação de um novo empréstimo ou renovação de outro produto financeiro.

IA no crédito consignado: eficiência e escalabilidade

A expansão das operações de crédito consignado privado trazem alguns desafios para Bancos e Fintechs, como o aumento dos custos operacionais.

A IA de crédito consignado permite que Bancos e Fintechs economizem tempo e recursos, mantendo a qualidade e a precisão nas operações.

Por meio da IA de crédito consignado, as instituições financeiras podem automatizar uma série de processos essenciais, como a transferência e autenticação de pagamentos, a análise de documentos via Processamento de Linguagem Natural (PNL) e a interpretação simultânea de grandes volumes de dados.

Além disso, a tecnologia permite escalar o atendimento virtual de forma mais ágil e humanizada, reduzindo a sobrecarga das equipes.

Dessa forma, os colaboradores podem dedicar menos tempo a tarefas operacionais e mais a atividades estratégicas, impulsionando a eficiência interna e aprimorando o atendimento.

Como resultado, Bancos e Fintechs conseguem escalar suas operações de maneira sustentável, mantendo os custos sob controle e proporcionando uma experiência superior ao cliente.

Segundo dados de um estudo da McKinsey, a automação de processos operacionais por meio da IA gerou um aumento de 25% na receita de um Banco, redução de 40% nos seus custos operacionais e avanço de 15% no nível de satisfação do cliente.

Redução de custos e crescimento sustentável: o papel da IA no crédito consignado

Com as projeções de expansão significativa do mercado de crédito consignado privado no Brasil para os próximos anos, adotar uma estratégia eficiente de automação, com a IA de crédito consignado, é fundamental para Bancos e Fintechs manterem os custos sob controle e garantir boa competitividade no mercado.

Existem inúmeros exemplos de instituições financeiras que estão adotando a IA para crédito e vendo na prática os benefícios alcançados.

A Square, por exemplo, tem como meta “transformar as perguntas dos clientes em negócios”.

Quando o cliente faz uma pergunta sobre algo que precisa ser corrigido, a interação é utilizada para agregar valor, impulsionando seus negócios e gerando novas receitas.

A IA está ajudando a tornar o atendimento ao cliente como um momento de ajudá-lo a alcançar resultados melhores, o que impacta nos ganhos da empresa.

O gigante JP Morgan & Chase utiliza a IA para examinar grandes volumes de dados de transações financeiras, identificando padrões que possam identificar possíveis atividades fraudulentas. 

Já o Nubank utiliza machine learning para oferecer limites de crédito personalizados, ajustados ao perfil de cada cliente, além de detectar e prevenir fraudes em tempo real, reforçando a confiança sobre a segurança de suas transações para seus clientes.

Em um mercado no qual a tecnologia desempenha um papel cada vez mais relevante, Bancos e Fintechs precisam ficar atentos de que as mudanças estão aí e quem não se adaptar pode ficar atrás. A IA no crédito consignado privado é um caminho em volta.

O mercado de crédito consignado privado está evoluindo rapidamente. 

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