As empresas do mercado financeiro têm como um dos principais desafios reduzir os riscos de inadimplência, principalmente devido à complexidade do ambiente econômico, a qualidade dos dados disponíveis e a necessidade de atender às rigorosas exigências do compliance regulatório.
Nesse contexto, a modelagem de crédito surge como uma ferramenta essencial para a tomada de decisões mais seguras por parte das instituições financeiras, auxiliando diretamente na concessão de crédito de forma responsável e eficiente.
Neste artigo, abordamos sua importância e as melhores práticas para utilizá-la de forma eficaz. Para saber mais, continue a leitura!
O que é a modelagem de crédito?
A modelagem de risco de crédito é uma ferramenta utilizada para que as empresas possam diminuir os riscos referentes à inadimplência, especialmente em vendas a prazo.
A ideia é que as instituições tenham a possibilidade de criar uma política de crédito mais estruturada, evitando impactos negativos no médio e longo prazo.
Em essência, esse processo avalia cada cliente para determinar os riscos que ele representa para o credor.
Essa análise frequentemente ocorre por meio de um sistema de pontuação, conhecido como score, mas também pode envolver outros critérios.
Os principais aspectos avaliados incluem a probabilidade de inadimplência do mutuário e as perdas potenciais para a instituição financeira.
Com essas informações, torna-se possível definir acréscimos e taxas de juros adequadas para cada cliente.
Quais são os principais desafios na modelagem de crédito?
Embora seja uma importante aliada das empresas nas decisões financeiras, a modelagem de crédito passa por uma série de desafios. Para obter resultados eficazes, as empresas precisam superá-los. Confira os principais:
Integração de dados
Um dos desafios mais comuns é a unificação de informações provenientes de fontes distintas. Dentre elas estão: dados financeiros históricos, perfis comportamentais dos consumidores, indicadores econômicos, além de tendências de mercado.
Esses dados ficam armazenados em diferentes plataformas e isso pode ser um fator prejudicial para a análise.
Além disso, a falta de estratégia para a integração pode comprometer a capacidade do cruzamento de informações importantes.
Por essa razão, para superar esse problema, as instituições devem investir em ferramentas que possam centralizar os dados e organizá-los, além de contarem com processos padronizados para garantir a qualidade das informações obtidas.
Vale destacar que soluções baseadas em inteligência artificial (IA) e machine learning podem ser fundamentais para a automação de parte desse trabalho, deixando o processo mais fácil e em tempo real.
Personalização
Outro desafio comum está relacionado à personalização dos modelos de crédito. Afinal de contas, os consumidores contam com perfis diferentes e cada segmento do mercado tem necessidades que devem ser consideradas durante o processo de análise.
Contar com um modelo generalista pode ser prejudicial na avaliação de comportamentos específicos, causando erros nas classificações de risco.
Para contornar esse problema, é fundamental que as instituições adaptem os modelos por meio de dados e informações segmentadas e com variáveis de acordo com cada perfil de cliente.
Para chegar a esse resultado, é possível contar com a aplicação de algoritmos que identifiquem padrões em cada perfil, além de análises contínuas para ajustar as métricas utilizadas.
Com uma avaliação personalizada, a empresa consegue oferecer a solução financeira que se adeque à realidade do seu público.
Mudanças no mercado
O ambiente econômico e regulatório está em constante evolução, impactando diretamente a modelagem de crédito. As instituições devem se adaptar continuamente a novas regulamentações, leis de proteção de dados e outros requisitos legais.
Além disso, oscilações econômicas, crises financeiras e mudanças no comportamento do consumidor podem comprometer a validade das premissas utilizadas nas análises.
Uma forma de fazer isso assertivamente é apostando na adoção de tecnologias que automatizem o processo de coleta de dados e efetuam análises preditivas para antecipar as tendências.
Complexidade dos dados
A gestão de grandes volumes de dados é outro obstáculo relevante. As informações podem estar em diferentes formatos, como imagens, textos e registros transacionais, dificultando sua avaliação.
Garantir a precisão e relevância desses dados é fundamental para evitar distorções nos resultados das análises.
Nesse cenário, muitas empresas optam pelo uso de tecnologias como a inteligência artificial e Big Data, que contribuem para a identificação de padrões que podem ser decisivos para a análise de crédito.
Qual a importância dos dados na modelagem de crédito?
A modelagem de risco de crédito é uma ferramenta essencial na redução de ameaças tanto nas ações internas quanto nas interações com os clientes.
Empresas que utilizam modelos bem estruturados conseguem tomar decisões mais seguras ao conceder crédito, garantindo um planejamento financeiro mais eficiente e prevenindo impactos negativos no fluxo de caixa.
Como usar os dados de forma inovadora para melhorar a modelagem de crédito?
O aprimoramento da modelagem de crédito passa diretamente pelo uso adequado e estratégico da ferramenta. Isso porque a empresa precisa ter análises mais assertivas e que estejam de acordo com o que o mercado espera.
Veja abaixo algumas soluções que podem facilitar esse processo:
1. Inteligência Artificial e Machine Learning
O uso de IA e machine learning torna as análises de crédito mais precisas, permitindo a identificação de padrões ocultos em grandes volumes de dados.
Essas tecnologias aprendem continuamente com as informações processadas, ajustando os modelos conforme novos dados são incorporados.
Esse processo melhora a capacidade da instituição de prever inadimplências e avaliar riscos, além de automatizar as decisões conforme os critérios definidos.
2. Técnicas avançadas de análise
O uso de técnicas estatísticas e preditivas mais avançadas pode levar a modelos de crédito mais sofisticados e adaptáveis.
Para isso, ferramentas como regressões logísticas e redes neurais podem ajudar na análise de comportamentos mais complexos e variáveis ligados ao risco financeiro.
Esse tipo de estratégia aumenta a capacidade de detectar tendências e prever cenários críticos, o que deixa a empresa em uma vantagem competitiva perante os concorrentes.
3. Personalização do crédito
A adaptação da análise de crédito personalizada para cada cliente é uma tendência eficiente e que tem crescido cada vez mais.
Com a segmentação dos dados e o uso de algoritmos personalizados, é possível oferecer produtos e serviços financeiros sob medida para cada consumidor.
O cliente passa por um atendimento único, o que contribui com a sua experiência no processo e confiabilidade da empresa. Além disso, há uma redução nos riscos, o que permite uma gestão de crédito mais firme.
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Desenvolvida para atender às necessidades de instituições financeiras e empresas que buscam decisões mais seguras, a ferramenta integra tecnologia e automação para aprimorar o processo de análise de crédito.
Entre suas principais funcionalidades está o motor de crédito, que conta com a aplicação de inteligência artificial para análises automatizadas e o workflow de crédito,, proporcionando uma avaliação precisa do perfil dos clientes.
Dessa forma, a concessão de crédito que antes levava dias, agora passa a levar poucos segundos e torna-se mais assertiva e personalizada, reduzindo riscos e otimizando resultados.
Além disso, a plataforma agiliza as operações e garante maior confiabilidade, sempre em conformidade com as exigências regulatórias.
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Em resumo
O que é modelagem de crédito?
A modelagem de crédito é o processo que empresas do setor financeiro passam para avaliar os riscos de concederem crédito aos consumidores. Com ela, a instituição consegue tomar decisões mais precisas, diminuindo os riscos de inadimplência, além de poder oferecer produtos e serviços personalizados para cada cliente.
O que é modelagem de dados e por que é importante na área de tecnologia da informação?
O desenvolvimento de softwares passa diretamente pelo modelo de dados. Afinal, esse é um método para a definição e formatação do conteúdo inserido no banco de dados. A ideia é que todos os dados possam ser compartilhados em aplicativos distintos.
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