O número de inadimplentes no Brasil preocupa. Segundo a CNDL (Confederação Nacional de Dirigentes Lojistas), quatro em cada 10 brasileiros tiveram seus nomes negativados no último mês de dezembro. Dado que faz refletir sobre como a análise de crédito de clientes pode ser aprimorada.
O cenário no Brasil reflete além da situação financeira dos indivíduos, mas também o risco gerado a empresas que concedem crédito. Com tempo curto para avaliações precisas, o método tradicional de análise já é obsoleto e é necessário se atualizar para capturar o comportamento do consumidor.
A revolução no campo surge por diferentes motivos, como a necessidade de uma avaliação mais precisa e personalizada do risco de crédito. Mas não são apenas estes os aspectos positivos que as soluções trazem.
Entre elas, está o próprio benefício social, visto que análises feitas com dados além do histórico bancário tradicional permitem incluir parcelas da população que não utilizam esse serviço, porém são dignas de crédito.
Confira mais detalhes sobre essa transformação no setor financeiro no Brasil.
Como era feita a análise de crédito de clientes?
O método tradicional de análise de crédito é moroso, incompleto e excludente. Nele a principal fonte de informações é o histórico bancário do cliente em avaliação. Sendo assim, aqueles que não são adeptos dessa ferramenta ficam de fora.
Por vezes, a pessoa submete de forma virtual ou presencial uma série de documentos para serem analisados antes de ter crédito aprovado. A partir deles, a empresa avalia os seguintes critérios:
- histórico de crédito
- renda e capacidade de pagamento
- pontuação de crédito em instituições como Serasa
- emprego e estabilidade financeira
- histórico de residência
- estado civil entre outros aspectos pessoais.
A grande questão sobre análises tradicionais é que ela pode demorar de horas a dias, bem como ter um resultado diferente de acordo com a empresa que está realizando a análise.
Com a integração da IA, o processo é agilizado e fatores subjetivos deixam de afetar os resultados.
A integração da IA na análise de crédito de clientes
Pilar fundamental para empreendedores, a análise de crédito tem sido aperfeiçoada com o passar dos anos e, recentemente, atingiu um novo patamar. Empresas como a 1datapipe perceberam o problema e passaram a oferecer soluções de análise de crédito com inteligência artificial.
A evolução da IA na análise de crédito de clientes deve-se, principalmente, a uma série de tecnologias ligadas a esta ciência. A lista inclui:
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- Big Data: um grande aglomerado de dados cedidos a todo instante por smartphones, computadores, smartwatches e outros dispositivos conectados à internet.
- Machine Learning: a capacidade de uma máquina aprender e agir de forma autônoma, de acordo com a detecção de padrões e preferências dos usuários cujos dados estão no Big Data.
- Análises preditivas: a partir de avaliações complexas, que muitas vezes demoravam meses para serem feitas por uma mente humana, a IA tem alta capacidade de análises preditivas. Trata-se da capacidade de identificar oportunidades, o que beneficia tanto empresas quanto clientes.
- Automação: por fim, a automação que a IA traz consigo faz com que as empresas não percam tempo com tarefas repetitivas e burocráticas. Com isso, os talentos têm mais tempo hábil de realizar tarefas estratégicas e criativas.
Todos esses aspectos que uma tecnologia de IA traz são capazes de
- reduzir custos operacionais;
- agilizar tomada de decisão;
- e reduzir os riscos de crédito – à empresa e ao cliente.
A adesão à análise de crédito com IA
Assim como outras soluções que seguiram essa evolução tecnológica, a análise de crédito com IA cresceu nos últimos anos. Um levantamento recente da 1datapipe mostra que a implementação de IA no setor financeiro aumentou em 40% nos últimos dois anos.
Muito se deve ao avanço da tecnologia e à maior disponibilidade de grandes volumes de dados. Mas não é apenas o volume de dados que impressiona, e sim a variedade e qualidade deles. A empresa 1datapipe, por exemplo, considera mais de 380 atributos do cliente para a análise de crédito.
Com isso, os modelos de IA conseguem prever com precisão a probabilidade de inadimplência. Mais segurança para a empresa e para o cliente que também não quer ser negativado ou assumir compromissos financeiros que não teria a capacidade de cumprir.
Mas como isso funciona?
Estas ferramentas de IA analisam grandes volumes de dados – muito mais que um ser humano seria capaz de fazer sem esgotar a mente e errar. Assim, elas permitem uma avaliação de risco de crédito mais assertiva e detalhada.
Investindo em IA para a análise de crédito de clientes
Vale ressaltar que tempo é dinheiro e que a IA vem para potencializar negócios. Com a análise de créditos isso não é diferente. Além da alta capacidade de processamento de grandes volumes de dado, a IA consegue:
- oferecer uma visão mais abrangente da capacidade de pagamento dos clientes;
- impulsionar decisões;
- promover a inclusão financeira dos sub-bancarizados.
Não é idealista pensar que a IA pode democratizar o acesso ao crédito, isso é um fato inegável, já que ela consegue estimular a atividade econômica e alcançar pessoas que não eram consideradas pelos métodos tradicionais.
Pensar em IA na análise de crédito de clientes é dar um salto significativo em como as instituições financeiras operam e interagem com o cliente. Portanto, usá-la como ferramenta não é só importante para agilizar processos, mas para integrar ao leque de possibilidades da sua empresa uma nova gama de clientes que não são vistos pelas análises tradicionais.
