A análise e concessão de crédito têm passado por uma grande transformação com o uso da Inteligência Artificial (IA), permitindo que instituições financeiras e dos mais diversos segmentos, atendam mais clientes com qualidade e consistência.
Mas será que o atendimento humano consegue acompanhar essa demanda crescente com a mesma eficiência e precisão da IA?
A Inteligência Artificial tem o poder de analisar grandes volumes de dados de forma imparcial e objetiva, o que reduz erros humanos e garante decisões de crédito mais precisas.
De acordo com a McKinsey, o impacto da IA vai muito além, podendo gerar até 340 bilhões de dólares adicionais para o setor bancário anualmente.
Quer entender como essa revolução tecnológica está mudando o mercado de crédito? Continue conosco!
Papel da IA na análise de crédito
A Inteligência Artificial transforma a forma como as empresas analisam o perfil de crédito dos seus clientes. Entenda:
Análise aprofundada
Com o uso da IA, a análise para concessão de crédito para pessoa física e jurídica se torna mais completa e robusta, o que aumenta a segurança do processo.
Diferentemente da análise tradicional, que considera apenas renda, dívidas, histórico de crédito e garantias, a IA utiliza uma vasta gama de dados, como:
- comportamento financeiro;
- estilo de vida;
- interações com a instituição;
- e muitas outras informações.
A tecnologia permite o cruzamento de milhares de dados em segundos, possibilitando uma compreensão mais completa e precisa do perfil creditício do cliente.
Decisões mais precisas
Ao analisar grandes volumes de dados, a IA identifica padrões e correlações que preveem a probabilidade de inadimplência com maior precisão.
Por exemplo, um cliente pode ter um perfil estável e sempre pagar suas contas em dia. Porém, recentemente, ele aumentou consideravelmente seus gastos.
Um analista tradicional talvez não considere isso um risco, mas a IA, ao analisar um conjunto de dados, pode chegar a essa conclusão.
A capacidade de identificar padrões sutis e complexos é um dos grandes diferenciais da inteligência artificial, além da tecnologia permitir o monitoramento contínuo da carteira de clientes.
Redução de vieses
A IA ajuda a eliminar vieses humanos na tomada de decisão, promovendo uma análise mais justa e equitativa.
Afinal, a análise humana está sujeita a julgamentos subjetivos e preconceitos inconscientes que podem influenciar na análise e concessão de crédito.
Por exemplo, um analista humano pode, inconscientemente, associar determinadas profissões a um maior risco de inadimplência, mesmo sem dados que comprovem isso.
A IA, por sua vez, analisa apenas os dados relevantes e evita generalizações prejudiciais.
Principais desafios na concessão de crédito
Alguns dos principais desafios enfrentados pelas instituições financeiras na concessão de crédito incluem:
- gestão da inadimplência: boa parte dos líderes de instituições financeiras consideram esse um dos maiores desafios de 2024;
- avaliação do risco de crédito de pessoas sem histórico bancário: sem informações consistentes, empresas que concedem crédito passam a ter dificuldade na decisão do limite de crédito a ser concedido;
- agilidade e a assertividade na análise: quando realizado de forma manual, o processo de análise de crédito se torna lento e passível de erros, aumentando o risco do negócio e reduzindo a quantidade de clientes atendidos;
- diminuição dos riscos financeiros: sem dados suficientes o crédito concedido pode trazer um maior risco de fraude e inadimplência para as instituições concessoras.
Como a IA pode ajudar a superar os desafios na concessão de crédito
A IA pode ajudar a superar os desafios na concessão de crédito de diversas maneiras. Conheça algumas delas:
Previsibilidade da inadimplência
Ao analisar vastos conjuntos de dados e identificar padrões complexos, a IA prevê com maior precisão a probabilidade de inadimplência. Para isso, a Inteligência Artificial considera:
- dados comportamentais - padrões de consumo, hábitos de pagamento, interações com os canais digitais;
- dados sociodemográficos - idade, renda, localização, nível de escolaridade;
- dados alternativos - informações de redes sociais, históricos de buscas na internet, dados de sensores (como localização).
Com base nesses dados, a IA constrói modelos estatísticos que permitem prever a inadimplência com uma precisão que seria difícil de alcançar por meio da análise humana.
Identificação de padrões e tendências
A IA utiliza algoritmos complexos para identificar padrões e tendências que indicam a probabilidade de um cliente honrar suas dívidas.
Por exemplo, a tecnologia pode perceber que a interação frequente dos clientes com o aplicativo do banco sinaliza um perfil de menor risco de inadimplência. Ela faz isso ao buscar padrões ocultos nos dados, como:
- Fatores relacionados à inadimplência: há uma correlação entre o nível de renda e o atraso no pagamento?
- Sequências de eventos precedentes à inadimplência: um aumento repentino nos gastos seguido de uma queda na renda pode ser um sinal de alerta.
Personalização e precisão na análise
Outra forma de utilizar a inteligência artificial na análise e concessão de crédito é através da personalização da avaliação.
Graças à análise de um grande volume de dados, que ajuda a identificar padrões complexos, ela pode avaliar cada cliente de maneira única, levando em conta suas particularidades em vez de aplicar um perfil genérico.
Além disso, ao cruzar informações como interações em canais digitais e dados sociodemográficos, a IA constrói um perfil mais completo e individualizado para cada cliente.
Dessa forma, a tecnologia consegue captar nuances e detalhes que uma análise tradicional, limitada a poucos indicadores, poderia deixar passar.
Democratização no acesso ao crédito
O uso da Inteligência Artificial também contribui para reduzir vieses humanos na análise de crédito, promovendo a democratização no acesso ao crédito.
Tomar decisões baseadas em dados objetivos e algoritmos minimiza a influência de fatores subjetivos, como gênero, raça ou idade, que podem levar à discriminação.
Essa democratização é benéfica para as instituições financeiras, pois amplia a base de clientes.
Por exemplo, é possível incluir aqueles sem histórico de crédito ou com histórico financeiro limitado, que poderiam ser excluídos pelos métodos tradicionais de análise.
Otimização da experiência do cliente
Graças a IA, cada cliente pode receber recomendações e ofertas personalizadas. Isso porque a tecnologia compreende melhor o que o público realmente deseja.
Automação dos processos de análise e concessão de crédito
O uso de automação nos processos de análise e concessão de crédito já é uma realidade, visto o grande ganho para as instituições.
Indo desde a análise até o monitoramento de carteira, a IA permite uma gestão de crédito mais assertiva e contribui para mitigação de riscos, potencializando os resultados das empresas.
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