A ampliação da oferta de crédito pelos bancos digitais nos últimos anos democratizou o acesso ao sistema financeiro para milhões de brasileiros, mas também elevou os desafios relacionados ao controle da inadimplência. Para especialistas, a próxima etapa da evolução do setor dependerá da capacidade das instituições de utilizar inteligência artificial (IA) para avaliar riscos de forma mais precisa e personalizada.
Segundo Fernando Martins, cofundador da Core AI, fintech especializada em infraestrutura de crédito baseada em inteligência artificial, o aumento dos atrasos nos pagamentos deve ser analisado dentro do contexto de expansão da inclusão financeira.
De acordo com levantamento citado pelo executivo, da Equifax BoaVista, a taxa de inadimplência em cartões emitidos por bancos digitais passou de cerca de 8% para mais de 20% entre 2021 e 2025.
“Nos últimos anos, os bancos digitais ampliaram bastante o acesso ao crédito no Brasil, e a inadimplência acompanhou esse movimento. Isso não significa necessariamente que o modelo de expansão esteja errado, porque boa parte desse crescimento veio de pessoas que nunca haviam acessado crédito formal antes”, afirma Martins.
Segundo ele, algum nível de inadimplência é esperado quando o crédito passa a alcançar consumidores historicamente excluídos do sistema financeiro.
Inteligência artificial permite análise individualizada
Para o especialista, a inteligência artificial representa uma oportunidade para substituir modelos tradicionais de avaliação de risco, normalmente baseados em grandes grupos de consumidores, por análises individualizadas.
A Tecnologia permite considerar um conjunto mais amplo de informações para estimar a capacidade de pagamento de cada cliente, ajustando limites de crédito, taxas de juros e prazos conforme o perfil específico do tomador.
“O papel da inteligência artificial é permitir que a instituição diferencie, dentro desse público novo, quem tem capacidade real de pagamento, ajustando limite, prazo e taxa de forma individual, em vez de aplicar uma régua genérica”, explica.
Na avaliação do executivo, crescer de forma sustentável depende menos de reduzir a concessão de crédito e mais de aperfeiçoar os modelos de análise antes que o risco apareça nos resultados financeiros das instituições.
Mudança na forma de precificar crédito
Martins destaca que o uso da IA também pode transformar a maneira como o mercado brasileiro precifica operações de crédito.
Tradicionalmente, fatores como profissão ou vínculo empregatício são utilizados para definir o risco dos clientes. Com modelos baseados em inteligência artificial, torna-se possível avaliar o histórico efetivo de pagamentos e o comportamento individual de cada operação.
“Historicamente, o Brasil precificou crédito olhando para categorias amplas. A inteligência artificial quebra essa lógica ao permitir precificação baseada na operação específica, considerando o histórico real daquele cliente, e não apenas a categoria em que ele se encaixa”, afirma.
Segundo ele, essa abordagem tende a beneficiar consumidores considerados bons pagadores, que hoje acabam pagando taxas maiores por estarem inseridos em grupos classificados como de maior risco.
Aplicações já começam a ganhar espaço
De acordo com a Core AI, modelos desse tipo já vêm sendo utilizados por fintechs brasileiras em operações de antecipação de recebíveis, nas quais a taxa de financiamento é ajustada conforme o risco de cada transação.
Para Fernando Martins, a inteligência artificial deixa de atuar apenas na automação de processos e passa a influenciar diretamente a qualidade da concessão de crédito, a precificação das operações e a sustentabilidade das carteiras das instituições financeiras.
“A promessa real da IA aplicada ao crédito não é apenas decidir mais rápido, mas decidir com mais justiça, cobrando de cada tomador o preço que corresponde ao risco que ele realmente representa”, conclui.
