Crie modelos de risco personalizados com IA e dados alternativos
06 de março de 2026 – Produto
A avaliação do risco de crédito tem sido fundamental para o crescimento e promoção da inclusão financeira, particularmente na América Latina. Durante décadas, os modelos tradicionais baseados em pontuações de crédito predominaram no setor financeiro. No entanto, com o avanço da inteligência artificial (IA) e dos dados alternativos, o cenário está mudando. As instituições financeiras que procuram manter-se competitivas devem ir além dos métodos convencionais e adotar abordagens personalizadas para a avaliação de riscos, alimentadas por IA e fontes de dados não tradicionais.
Para levar isso à sua operação, o score alternativo de crédito da Finvero avalia quem não tem histórico com nove famílias de dados alternativos e IA.
Um relatório da Experian em 2023 revelou que 62% das instituições financeiras já utilizam dados alternativos para melhorar o perfil de risco e as funcionalidades de tomada de decisão de crédito; o que mostra a transformação para métodos de avaliação de crédito mais inclusivos.
Este artigo explora como essas tecnologias podem redefinir a avaliação de risco de crédito e melhorar a precisão, a inclusão e a lucratividade da tomada de decisões.
Dados alternativos na avaliação de crédito
O termo “dados alternativos” refere-se a informações não financeiras que podem enriquecer os modelos de avaliação de crédito; desde padrões de consumo online, redes sociais, geolocalização e pagamentos de serviços públicos como eletricidade, água ou celulares. De acordo com a Forbes, até 2025 o volume de dados digitais no mundo deverá atingir 175 zetabytes.
Los dados alternativos, provenientes de fuentes no tradicionales, representan un potencial para las instituciones financieras en América Latina, donde hasta el 45 % de la población adulta no tiene acceso a productos financieros formales. En México, según datos del ENIF 2021, solo el 33.1% de la población cuenta con crédito formal. El uso de estos datos permite incluir a más consumidores en el sistema financiero, además de diseñar ofertas personalizadas y ajustar tasas de interés según las características económicas y sociales del solicitante, lo que reduce el riesgo de morosidad.
A utilização desses dados permite que as empresas expandam sua oferta de crédito para uma maior diversidade de clientes e minimizem vieses na avaliação de crédito. Ao oferecer uma visão mais completa do comportamento financeiro, auxiliam na tomada de decisões mais precisas e na redução do risco de inadimplência, além de facilitar a customização dos produtos, otimizar a conformidade regulatória e possibilitar avaliações de crédito em tempo real, melhorando os índices de aprovação e fidelizando os clientes.
Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: Modelos de risco dinâmicos
La IA y el Machine Learning están redefiniendo los modelos de riesgo crediticio, con un 80% de las grandes instituciones financieras globales ya utilizando estas tecnologías, según un estudio de McKinsey & Empresa. Algoritmos como XGBoost y random forests han demostrado mejorar la precisión de las predicciones, reduciendo la morosidad hasta en un 25%, según un informe de Experian. El Auto Machine Learning (AutoML) permite optimizar automáticamente los modelos, incrementando su rendimiento sin intervención constante y aumentando las tasas de aprobación de crédito. De esta forma, retrasar la adopción de estas tecnologías incrementa el riesgo y las pérdidas potenciales, por lo que es crucial contar con herramientas avanzadas para manejar grandes volúmenes de datos y hacer predicciones ágiles.
"A adoção de IA e de dados alternativos na avaliação de crédito aumentou as taxas de aprovação em 30-40% e reduziu a inadimplência em 20-25%, reduzindo os custos operacionais em 25%. No entanto, o uso dessas tecnologias levanta preocupações sobre a privacidade, o que impulsionou o desenvolvimento da IA explicável (XAI), que nos permite entender como e por que os algoritmos de inteligência artificial tomam decisões, evitando preconceitos." Deloitte, 2024
O futuro da avaliação de crédito está repleto de inovações, com destaque para a utilização de dados sintéticos. São dados gerados artificialmente que simulam características de informações reais, permitindo analisar o comportamento do cliente sem comprometer sua privacidade. Além disso, a computação quântica utiliza princípios da mecânica quântica para processar dados mais rapidamente, ideal para lidar com grandes volumes de dados não estruturados. Estima-se que essa tecnologia poderá reduzir os tempos de otimização em mais de 50% até 2030, de acordo com um relatório da AWS.
A integração de IA e dados alternativos na avaliação de crédito está estabelecendo um modelo de gestão de risco financeiro. A adoção destas tecnologias pelas instituições reflete-se no rigor das decisões de crédito, bem como na inclusão de segmentos de clientes tradicionalmente excluídos. No entanto, o desafio reside em garantir um enfoque na transparência e na ética. É essencial que as instituições financeiras adotem ferramentas avançadas para otimizar o desempenho do crédito e promover a confiança no acesso ao crédito num ambiente financeiro digital e diversificado.
Neste contexto, Finvero é o aliado tecnológico que oferece uma IA e uma plataforma de dados alternativa que gere o ciclo de vida do crédito, aumentando a taxa de aprovação e reduzindo riscos. Entre em contato conosco para agendar uma demonstração!
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