Bancos e fintechs usam IA para melhorar análise de risco e liberar crédito

Em setores onde a análise de dados é essencial, como a avaliação de risco para a liberação de crédito, a inteligência artificial tem causado grandes mudanças.

Principais bancos e fintechs brasileiras têm acelerado o uso da IA para desenvolver e oferecer produtos via aplicativos cada vez mais sofisticados. Além disso, a tecnologia já tem trazido ganhos internos, na definição de limites para cartões e avaliação de perfis de risco.

De modo geral, as instituições apontam como principais vantagens a maior eficiência operacional e a diminuição de custos, segundo pesquisa da Federação Brasileira de Bancos (Febraban), que mostra que 74% das organizações que utilizam IA reconhecem esses benefícios.

A IA se destaca por identificar riscos potenciais, benefício apontado por 63% dos bancos na pesquisa da Febraban. Além disso, é usada para prever comportamentos e tendências em 37% dos casos.

Metade das instituições integra a IA em larga escala na análise de risco de crédito, enquanto 25% ainda não utilizam a tecnologia nesse campo. A análise de risco é uma das áreas em que a IA está mais consolidada, depois da detecção de fraudes e lavagem de dinheiro.

Bruno Diniz, especialista em fintech da consultoria Spiralem, destaca que na concessão de crédito é possível medir claramente os impactos. “Melhorias nos modelos de análise refletem em diminuição da inadimplência, precificação adequada e ganhos de eficiência”, afirma. No Brasil, o Open Finance facilita uma visão completa do cliente, seja pessoa física ou jurídica.

Embora as fintechs e bancos ainda usem métodos tradicionais no núcleo dos modelos de crédito, ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT, começam a ser incorporadas em etapas da análise. No entanto, desafios técnicos e regulatórios existem, como o risco de “alucinação” dos algoritmos.

Casos práticos

No Nubank, a IA foi fundamental para ampliar de forma significativa os limites de crédito para alguns clientes. O CEO da fintech, David Vélez, explicou que os modelos utilizam mais fontes de dados, amostras maiores e técnicas aprimoradas, permitindo elevar limites sem aumentar os riscos.

A Celcoin, empresa de tecnologia financeira que atende centenas de negócios, adquiriu a startup Vulkan Labs, focada em motor de decisão de risco com IA e dados do Open Finance e Serasa.

O iFood Pago vem expandindo crédito para pessoas físicas e restaurantes usando IA para avaliar a capacidade de pagamento com base no comportamento dos usuários. O CEO do iFood, Diego Barreto, afirmou que criaram um algoritmo que dá uma nota sobre a sustentabilidade operacional e financeira dos restaurantes.

No Mercado Pago, a IA permite analisar não apenas dados numéricos, mas também informações não estruturadas como texto e em breve voz e vídeo. O vice-presidente sênior, André Chaves, destaca que isso possibilita uma análise mais detalhada para otimizar a concessão de crédito.

Perspectivas futuras

A personalização na oferta de serviços bancários é uma meta do setor, com a IA sendo um importante impulsionador, especialmente no crédito. Bruno Diniz acredita que, em poucos anos, veremos uma governança mais robusta dos sistemas de crédito baseados em dados, incluindo análises em tempo real baseadas no fluxo de caixa.

Além disso, monitoramento das carteiras, avisos de risco, cobrança, negociação e prevenção de fraudes devem evoluir com o uso crescente da IA.

Por fim, apesar da potencial democratização do crédito com a análise avançada de dados, é fundamental evitar que os modelos de IA reforcem preconceitos e desigualdades existentes.