O Impacto da Inteligência Artificial no Crédito em Tempos de Incerteza

Em períodos de prosperidade econômica, conceder crédito é uma tarefa relativamente simples. 

No entanto, e quando o cenário muda e os recursos ficam escassos? 

Essa questão reflete bem o mercado de crédito, conhecido por seus ciclos que acompanham as condições macroeconômicas do país. 

Quando o consumidor tem seu poder de compra fortalecido, as taxas de juros estão atrativas e a inflação permanece controlada, conceder recursos aos tomadores torna-se um processo significativamente menos desafiador. 

Contudo, em condições adversas, o cenário se transforma, exigindo habilidades especializadas, investimentos consistentes e tecnologia para manter a eficiência operacional e identificar oportunidades com menor risco.

Se levarmos essa análise para o mercado brasileiro, os desafios se tornam ainda mais evidentes. 

Historicamente, o crédito no Brasil é altamente influenciado pelos ciclos econômicos, com períodos de expansão acompanhados por juros mais baixos e maior liquidez, e momentos de retração marcados por elevações na inadimplência e restrição de crédito. 

A Dinâmica do Crédito em Tempos de Crise

Durante a pandemia de Covid-19, essa dinâmica ficou ainda mais evidente. 

Apesar do aumento na demanda por crédito, impulsionado pela necessidade de famílias e empresas de manterem suas operações e cobrirem despesas, a oferta por parte dos Bancos tornou-se mais restrita. 

Essa cautela foi reflexo direto do aumento da inadimplência e das incertezas econômicas no período.

Enquanto modalidades como renegociação de dívidas apresentaram forte crescimento, com aumento de 164,6% na média diária de operações, outras, como financiamento de veículos, registraram uma retração de mais de 62% no período, refletindo os impactos da crise econômica de 2020​.

Isso demonstra como, em momentos de crise, o mercado de crédito se ajusta, privilegiando operações mais seguras ou com apoio estatal, como o Pronampe.

Essa seletividade na oferta de crédito evidencia a necessidade de tecnologias, como a inteligência artificial, que ajudam instituições financeiras a identificar oportunidades e avaliar riscos com maior precisão, mesmo em cenários desafiadores.

Ao mesmo tempo, isso abre espaço para modelos mais inovadores e flexíveis, como os oferecidos por Fintechs, que buscam atender um público muitas vezes excluído do sistema tradicional de crédito.

Porém, as Fintechs enfrentam desafios ainda maiores nesse mercado turbulento.

Para conquistar uma fatia relevante do mercado, muitas dessas empresas focam em atender um público que, frequentemente, não tem acesso ao sistema financeiro tradicional. 

A baixa pontuação de crédito (score) e a negativação  são algumas das principais barreiras enfrentadas por esses consumidores, fatores que naturalmente aumentam o risco para as Fintechs ao concederem crédito, tornando o negócio mais desafiador.

Esse desafio é amplificado por um cenário alarmante: 68,1 milhões de brasileiros estão inadimplentes em outubro de 2024, com quatro em cada dez brasileiros adultos (41,2% dos adultos do país) com o nome negativado, segundo dados da Confederação Nacional de Dirigentes Lojistas (CNDL) e do Serviço de Proteção ao Crédito (SPC Brasil).

Um cenário como esse exige que as Fintechs adotem estratégias cada vez mais criteriosas para avaliar os riscos dos clientes.

Isso inclui a análise detalhada e o cruzamento de informações para gerar relatórios com dados precisos, capazes de orientar decisões mais seguras e eficazes.

Nesse contexto, a tecnologia desempenha um papel indispensável.

As startups financeiras estão reformulando suas abordagens ao investir em automação, integração com parceiros estratégicos e em altos níveis de personalização de serviços. 

Essas iniciativas permitem que cresçam de forma sustentável, trabalhando com modelos que equilibram inovação e segurança, e que sejam capazes de lidar com riscos de maneira mais calculada e estruturada.

O papel da IA para impulsionar a concessão de crédito

A Inteligência Artificial (IA) está revolucionando o mercado de concessão de crédito, especialmente ao capacitar Bancos e Fintechs a enfrentarem momentos de incerteza econômica. 

Sua principal vantagem reside na habilidade de identificar padrões complexos por meio da análise e modelagem de dados dos clientes.

A integração da IA com o Machine Learning permite que instituições financeiras desenvolvam modelos de crédito altamente avançados. 

Esses algoritmos aprendem continuamente com os dados e se ajustam às mudanças nos comportamentos financeiros, oferecendo análises precisas e atualizadas, além de uma compreensão mais profunda dos clientes.

Além disso, a IA possibilita a criação de modelos preditivos sofisticados, essenciais para decisões de crédito assertivas, especialmente em períodos de alta inadimplência e restrição de acesso ao crédito.

Com essa tecnologia, processos que antes demandavam dias ou horas, muitas vezes resultando em respostas negativas para consumidores com perfil adequado, agora podem ser concluídos em minutos, com apenas alguns cliques.

A IA também permite que Bancos e Fintechs antecipem o comportamento de novos clientes, identificando padrões de inadimplência ao comparar dados de clientes anteriores com os de recém-chegados.

Com essa abordagem, é possível identificar sinais sutis de risco que não seriam captados por modelos tradicionais, gerando um score mais preciso e personalizado. 

Do ponto de vista do cliente, as instituições financeiras conseguem proporcionar uma experiência mais satisfatória e fidelizadora, criando jornadas mais fluídas e intuitivas, altamente personalizadas, com tempos de espera reduzidos, maior conveniência e ofertas de produtos sob medida.

Essa transformação no mercado de crédito não se limita a avanços teóricos; exemplos concretos demonstram como a inteligência artificial está redefinindo a concessão de crédito em diferentes contextos.

Um exemplo notável do uso da IA na concessão de crédito é o da empresa americana Upstart.

A Upstart, empresa americana especializada em concessão de crédito, utiliza modelos de IA para ampliar o acesso ao crédito, indo além dos métodos tradicionais de avaliação de risco. 

Esses modelos permitiram que a empresa aprovasse 620 mil pedidos de empréstimos, totalizando US$ 7,8 bilhões em crédito pessoal concedido.

Conforme a Agência de Proteção Financeira ao Consumidor dos EUA, a Upstart conseguiu aprovar 27% mais empréstimos do que os modelos tradicionais, com uma redução de 16% nas taxas de juros médias.

Esses resultados abrangem todos os grupos demográficos, demonstrando maior imparcialidade na avaliação de crédito

No Brasil, a adoção de IA no setor financeiro também está em ascensão. 

De acordo com um estudo da Cinnecta, 50% das instituições financeiras já utilizam IA em seus processos de crédito, buscando maior rapidez, personalização de produtos e redução da inadimplência.

Esses exemplos ilustram como a IA está transformando a concessão de crédito, tornando-a mais eficiente, precisa e inclusiva, beneficiando tanto as instituições financeiras quanto os consumidores.

Tendências de uso da IA em crédito

O crédito desempenha um papel crucial no avanço da economia do país, e cada vez mais empresas reconhecem a importância da adoção da IA para uma concessão de crédito mais precisa e eficiente, especialmente em momentos de incerteza econômica. 

De acordo com um estudo da Cinnecta, mais de 25% dos 38 líderes das áreas de crédito, risco e cobrança de grandes empresas financeiras identificam a gestão da inadimplência como um dos maiores desafios do setor. 

Além disso, a dificuldade de realizar análises precisas também foi amplamente mencionada como uma barreira significativa para decisões estratégicas.

A integração da IA com tecnologias emergentes e ferramentas amplamente adotadas, como o WhatsApp – o canal de comunicação virtual mais popular entre os brasileiros – permite que as empresas aumentem suas taxas de conversão no mercado de crédito, ao mesmo tempo, em que oferecem mais segurança e precisão nas operações financeiras.

Mais do que apenas resolver problemas, a IA está criando vantagens competitivas significativas para as instituições financeiras.

Sua capacidade de prever comportamentos com precisão ajuda empresas a expandirem o alcance para públicos que antes eram considerados de alto risco.

Além disso, modelos preditivos baseados em IA permitem uma previsibilidade operacional muito maior, otimizando recursos e reduzindo custos associados a decisões equivocadas.

Embora ainda esteja em processo de amadurecimento em algumas instituições, a IA no setor de crédito já deixou de ser uma tendência passageira e se consolidou como uma ferramenta indispensável para o futuro do mercado financeiro. 

As empresas que liderarem esse movimento não apenas superarão desafios imediatos, mas também estarão bem posicionadas para colher resultados sustentáveis e duradouros.

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O cenário de incerteza econômica e os desafios do mercado de crédito não precisam ser um obstáculo. 

Com a IA da O2OBOTS, sua empresa pode transformar adversidades em oportunidades, impulsionando o crescimento e a eficiência operacional de forma sustentável.

Nossa plataforma de IA de Vendas, projetada para Bancos, Fintechs e Administradoras de Consórcio, utiliza o WhatsApp para acelerar o crescimento de receita de serviços financeiros.

Com nossa IA, sua empresa pode hiper-personalizar interações em escala, adaptando o tom, formato e estilo de comunicação para cada cliente com base em características como idade, localização e preferências individuais, criando conexões mais autênticas e satisfatórias. 

Além disso, você conta com um sistema anti-fraude robusto aliado à conveniência do WhatsApp que garante interações rápidas, seguras e acessíveis, proporcionando uma experiência fluida e confiável para todos os perfis de consumidores.

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