Crédito bancário em xeque: o futuro está nos dados e na IA? CFO do PagBank revela sobre o impacto

Se por um lado a IA oferece conforto para bancos e fintechs com automações e análises preditivas, por outro, ela também desafia os modelos antigos — muitos baseados em critérios obsoletos. A pergunta que o setor começa a responder com mais clareza é: a tecnologia está aqui apenas para servir ou para redefinir o crédito?

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O sistema financeiro está mudando — e rápido

Muito hype, mas com fundamentos sólidos

O “hype” em torno da IA no setor financeiro não é infundado. O uso de modelos preditivos para concessão de crédito, análise de comportamento de clientes e gestão de inadimplência tem crescido exponencialmente. Bancos tradicionais, fintechs e até cooperativas de crédito estão investindo em plataformas que coletam e analisam grandes volumes de dados em tempo real.

Essa transformação ocorre em um momento em que os dados disponíveis crescem em quantidade e qualidade. Além das informações cadastrais e histórico de pagamento, modelos modernos agora utilizam variáveis como geolocalização, padrão de uso de aplicativos, comportamento nas redes sociais e até registros de interação com atendimento ao cliente.

Um legado pouco adaptado à nova realidade

Enquanto o volume de dados se multiplica e as ferramentas se tornam mais sofisticadas, muitos sistemas bancários ainda operam com estruturas engessadas e critérios tradicionais, como a análise de renda formal e score de crédito baseado exclusivamente em inadimplência passada.

A “admissão de risco”, que deveria ser dinâmica e personalizada, não evoluiu no mesmo ritmo da tecnologia. Isso cria uma janela de oportunidade para que a IA redesenhe o mapa do crédito no Brasil — principalmente para os públicos subatendidos.

IA e crédito: casamento perfeito?

Modelos públicos e dados alternativos

Um dos grandes avanços trazidos pela inteligência artificial é a capacidade de trabalhar com dados não estruturados e de baixa qualidade, algo impensável para os modelos estatísticos tradicionais. Isso permite criar modelos públicos mais inclusivos, que consideram perfis de clientes fora do radar do sistema bancário formal.

Esses modelos são especialmente promissores para microempreendedores, trabalhadores informais e autônomos, cuja vida financeira não se encaixa nos critérios convencionais.

Personalização e previsibilidade

Outra grande contribuição da IA é a personalização da oferta de crédito. Com base em algoritmos, os bancos conseguem criar produtos sob medida para diferentes perfis, considerando não apenas o score, mas o momento de vida do cliente, sua propensão a inadimplir e sua capacidade de geração de renda futura.

Além disso, a IA permite prever apertos financeiros com antecedência, como aumento no uso do limite da conta, atraso em contas recorrentes ou queda de movimentação na conta. Esses sinais ajudam instituições a agir de forma preventiva, evitando inadimplência e propondo renegociações mais eficientes.

Segmentos onde a tecnologia será mais relevante

Grandes bancos x fintechs x cooperativas

A relevância da tecnologia varia conforme o segmento:

• Grandes bancos: têm base de dados extensa, mas sistemas legados dificultam inovações ágeis. A IA pode ser usada para otimizar operações internas e melhorar a experiência do cliente, mas sua aplicação ainda enfrenta barreiras regulatórias e culturais.
• Fintechs: são mais rápidas na adoção de IA e estão liderando a oferta de crédito para públicos antes negligenciados. Usam dados alternativos para construir modelos de risco sob medida, com algoritmos que se autoaperfeiçoam.
• Cooperativas: têm o desafio de escalar modelos de crédito localizados. Com IA, podem melhorar a avaliação de risco regional, antecipar crises locais e construir sistemas preditivos ajustados à realidade de seus associados.

Agronegócio e varejo: impacto direto

O setor agro, por exemplo, pode se beneficiar com modelos que consideram clima, safra e dados de produtividade para oferecer crédito de forma mais inteligente. Já o varejo, especialmente o e-commerce, utiliza IA para integrar análise de crédito, comportamento de compra e gestão de risco em tempo real.

A carta de crédito vai mudar?

Do padrão fixo à proposta dinâmica

Tradicionalmente, cartas de crédito são concedidas com base em critérios rígidos. Com a IA, isso está prestes a mudar. Em vez de um documento fixo com valores pré-aprovados, poderemos ver propostas dinâmicas, que se adaptam conforme o comportamento do cliente.

A inteligência artificial permitirá, por exemplo, que uma carta de crédito seja atualizada automaticamente caso o cliente mude de emprego, aumente sua renda ou inicie um novo empreendimento.

O preço do empréstimo também será afetado

A precificação do crédito — taxa de juros, prazos e garantias — deve se tornar mais eficiente. Algoritmos podem calcular, com precisão muito maior, o risco real de inadimplência e oferecer preços mais justos, tanto para o cliente quanto para o banco.

Em vez de aplicar uma taxa média para todos os clientes com mesmo score, será possível individualizar condições com base em modelos que se ajustam em tempo real.

O futuro é incerto — mas promissor

Google e Meta também começaram pequenos

O potencial transformador da IA no crédito lembra o início de grandes empresas de tecnologia. Assim como Google e Meta (Facebook) começaram como ferramentas simples antes de dominarem a comunicação global, startups que hoje desenvolvem algoritmos de risco podem se tornar peças-chave na infraestrutura do crédito mundial.

A comparação não é gratuita: muitos dos maiores avanços na aplicação de IA ao crédito estão vindo de empresas que nem mesmo são financeiras, mas sim desenvolvedoras de tecnologia de dados.

Comunicação inteligente com o cliente

Além dos modelos de risco, a inteligência artificial também está revolucionando a comunicação com os clientes. Bots que aprendem com as interações, mensagens automatizadas personalizadas e análise de sentimentos ajudam instituições a entender melhor as necessidades de cada pessoa.

Esse tipo de inteligência aplicada reduz o atrito, aumenta a conversão de propostas e melhora o relacionamento, algo especialmente relevante em produtos como crédito consignado, cartão e financiamento.

Imagem: Freepik/ Edição: Seu Crédito Digital