O setor financeiro está no centro de uma revolução silenciosa. A transformação digital, impulsionada pela crescente integração de dados e Inteligência Artificial (IA), está reformulando como instituições financeiras – por exemplo, bancos e fintechs – gerenciam o crédito e otimizam a experiência dos clientes.
No Brasil, esse movimento é especialmente significativo, considerando o cenário econômico desafiador, com altas taxas de juros e índices expressivos de inadimplência. De acordo com dados recentes da Serasa, quase 73 milhões de brasileiros têm algum tipo de débito. Isso reflete a necessidade de estratégias mais eficazes para equilibrar acesso ao crédito e controle de risco.
A pandemia acelerou a digitalização das operações financeiras e trouxe uma nova perspectiva sobre o papel dos dados no setor. Empresas passaram a enxergá-los não apenas como uma ferramenta operacional, mas como um ativo estratégico capaz de orientar decisões, identificar comportamentos e criar soluções personalizadas.
Dados históricos e transacionais podem ajudar a traçar um perfil comportamental do consumidor. Assim, permitem que as instituições financeiras tracem estratégias de crédito mais assertivas e com maior aderência para cada público. No entanto, o desafio não é apenas coletar esses dados, mas também organizá-los, analisá-los e transformá-los em insights acionáveis.
Nesse sentido, os modelos de IA surgem como um poderoso aliado, que pode mudar o jogo para as empresas e seus clientes ao identificar tendências e prever situações de risco de forma eficaz e rápida.
Por exemplo, um cliente que apresenta mudanças abruptas em seu padrão de consumo pode ser sinalizado por um modelo preditivo, sinalizando situações de risco e agregando valor às estratégias de negócios. Essas respostas, em tempo real, possibilitam ajustes preventivos, como revisão de estratégias ou melhores condições de crédito, beneficiando tanto o cliente quanto a instituição financeira.
Além da prevenção
A integração de Business Intelligence (BI) e IA vai além da prevenção. Permite que os emissores identifiquem oportunidades de melhorar a experiência do cliente. Um exemplo é o ajuste de limites de crédito para consumidores que apresentam um perfil financeiro sólido, mas que, por algum motivo, foram subestimados por análises tradicionais.
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Além disso, ferramentas avançadas permitem análises em tempo real, reduzindo o tempo necessário para revisar políticas de crédito e implementar mudanças estratégicas. Em um mercado competitivo e em constante mudança, essa agilidade pode ser o diferencial entre reter clientes ou perdê-los para a concorrência.
Embora o potencial dos dados seja enorme, o uso responsável é imprescindível. Governança de dados, conformidade regulatória e transparência com os clientes devem ser prioridades. Além disso, a construção de modelos robustos requer uma base de dados ampla e diversa, o que pode ser um desafio para algumas instituições.
Empresas de tecnologia em pagamentos desempenham um papel crucial na transformação do setor, desenvolvendo soluções que integram dados transacionais a modelos analíticos avançados. Em vez de substituir as estratégias internas dos emissores, essas soluções as complementam, oferecendo uma perspectiva mais ampla e integrada. Essa abordagem colaborativa da empresa, aliada à expertise analítica e ao uso de tecnologias emergentes, não só otimiza processos, como também gera valor significativo para todo o ecossistema de pagamentos.
À medida que o setor financeiro avança nessa jornada de transformação digital, a integração de dados e IA continuará a ser um pilar essencial para enfrentar desafios e explorar novas oportunidades. A adoção responsável dessas tecnologias será crucial para garantir que a inovação sirva não apenas às instituições, mas também aos clientes e à sociedade como um todo.
O futuro da gestão de crédito está sendo moldado hoje. Instituições que conseguirem equilibrar inovação, eficiência e impacto social estarão à frente nessa revolução.
*Diretor de Data Science da Visa do Brasil
