O que é análise de crédito e como ela pode ser feita com IA

O que é análise de crédito? Tempo é dinheiro. Essa frase é bem antiga, mas nunca foi tão verdade no mundo dos negócios. Com tanta concorrência e mão de obra qualificada, eficiência e agilidade podem ser o diferencial do sucesso de um negócio. 

Automatizar e usar ferramentas de Inteligência Artificial (IA) em processos rotineiros e que exigem precisão, como a análise de risco de crédito, é uma forma inteligente de gerir os negócios. Mas o que é análise de crédito e como ela é (ou pode ser) feita? Veja um pouco mais sobre esse importante processo e como a IA ajuda a minimizar as chances de falhas. 

O que é análise de crédito?

Análise de crédito é o processo de avaliação da capacidade de um indivíduo ou empresa em cumprir suas obrigações financeiras. Ou seja, é a probabilidade de que o tomador de crédito honrará o pagamento de suas dívidas.

Como é a análise de crédito tradicional?

Tradicionalmente, a análise de crédito é feita manualmente, com base em diversas informações e critérios, tudo para determinar o risco envolvido em conceder crédito ao solicitante. Os processos podem variar de acordo com a instituição, mas toda análise de crédito possui alguns elementos comuns:

1. Formulário de solicitação

O processo normalmente começa com o preenchimento de um formulário de solicitação de crédito. Esse formulário pode ser físico ou digital e coleta informações pessoais, financeiras e profissionais do requerente.

2. Histórico de crédito

As instituições consultam os bureaus de crédito locais (como Serasa e SPC no Brasil, Experian, Equifax, TransUnion em outros países) para obter informações sobre o histórico de crédito do solicitante. Esse histórico inclui detalhes sobre empréstimos anteriores, pagamentos realizados em dia, atrasos e inadimplências.

3. Renda e capacidade de pagamento

O solicitante deve fornecer informações sobre sua renda e fontes de rendimentos. As instituições analisam a capacidade do requerente de pagar as parcelas do empréstimo ou crédito com base em sua renda e outras obrigações financeiras.

4. Emprego e estabilidade

A estabilidade no emprego é um fator relevante. Um emprego consistente pode indicar maior confiança na capacidade do solicitante de manter uma renda regular.

5. Dívidas atuais

Além de verificar o histórico de crédito, a análise de crédito tradicional também leva em conta as dívidas atuais do solicitante, como cartões de crédito em uso, financiamentos e empréstimos já existentes.

6. Garantias e avalistas

Para empréstimos maiores ou situações de maior risco, pode ser solicitada a apresentação de garantias (como imóveis ou veículos) ou a inclusão de avalistas, que se comprometem a pagar a dívida caso o solicitante principal não o faça.

7. Score de crédito

Com base nas informações coletadas, as instituições podem calcular um score de crédito, uma pontuação que reflete o risco de crédito do solicitante. Essa pontuação pode influenciar a decisão final sobre a aprovação e as condições do crédito.

Após a coleta e análise dessas informações, a instituição financeira ou empresa determina se o crédito será aprovado, qual o valor máximo que pode ser concedido, quais serão as taxas de juros e outros termos e condições do crédito.

Como a IA pode auxiliar na análise de crédito?

Com o avanço da tecnologia, a inteligência artificial (IA) tem sido aplicada para automatizar e melhorar o processo de análise de crédito de maneira mais rápida e precisa. Uma área em que a automação tem sido particularmente valorizada é a análise de crédito, onde a utilização da Inteligência Artificial (IA) tem trazido inúmeros benefícios.

Uma pesquisa realizada pelo Salesforce revelou que 91% das empresas desejam automatizar processos de negócios, com alta demanda nos departamentos de pesquisa e serviços administrativos. Especificamente, 39% e 38% desses setores, respectivamente, consideram a automação de processos vital para o desenvolvimento do negócio.

Os investimentos em automação de processo de análise de crédito utilizando IA trazem vantagens significativas para as empresas, como:

• redução de erros e retrabalho;
• aumento da eficiência e produtividade;
• diminuição de custos operacionais;
• melhoria da qualidade do serviço ao cliente;
• agilidade na execução de tarefas repetitivas e rotineiras;
• maior capacidade de processamento de dados;
• integração com outros sistemas e tecnologias;
• liberação de tempo e recursos para habilidades humanas.

Ferramentas de análise de crédito com IA podem ajudar a melhorar o processo de várias formas: 

1- Avaliação de risco de crédito:

Utilizando algoritmos de aprendizado de máquina, a IA pode processar grandes volumes de dados históricos de clientes, identificar padrões e criar modelos preditivos para determinar o risco associado a um determinado solicitante.

2- Processamento de dados não estruturados:

A IA pode analisar dados não estruturados, como informações provenientes de redes sociais e outras fontes online, para obter uma visão mais completa do perfil do cliente e complementar as informações tradicionais.

3- Análise de comportamento de pagamento: 

Os algoritmos de IA podem avaliar o histórico de pagamento do cliente, identificar padrões de comportamento e prever a probabilidade de pagamentos pontuais no futuro.

4- Aprendizado contínuo:

Com o tempo, os modelos de IA podem ser aprimorados por meio de aprendizado contínuo, incorporando novos dados e ajustando suas previsões de acordo com as mudanças nas tendências econômicas e de comportamento do cliente.

5- Redução de falsos positivos e negativos:

A IA pode ajudar a reduzir os erros de classificação, minimizando a chance de conceder crédito a clientes de alto risco ou negando crédito a clientes de baixo risco.

6- Agilidade e automação:

Com a IA, é possível automatizar grande parte do processo de análise de crédito, o que resulta em uma avaliação mais rápida e eficiente.

7- Detecção de fraudes:

A IA pode ser utilizada para identificar possíveis fraudes, analisando padrões suspeitos de atividade e comportamento do cliente.

8- Análise de perfis de consumidores desbancarizados

Aproximadamente 70% dos latino-americanos enfrentam dificuldades de acesso ao crédito devido por não serem bancarizados — ou seja, por não possuírem contas em bancos. Na América Latina, o 1DataPipe, uma ferramenta de inteligência artificial, está desempenhando um papel crucial, especialmente ao trabalhar com o score de inclusão de sub-bancarização – alimentado pela Provenir AI. 

Com mais de 300 atributos de dados, os algoritmos avançados dessa plataforma fornecem scores de confiança personalizados para cada pessoa, garantindo visibilidade sem precedentes em perfis de fraude, crédito e sub-bancarização. 

Agora que você já sabe o que é análise de crédito e como a IA pode auxiliar nesse processo, o que está esperando para adotar essa prática no seu negócio?