Inteligência artificial redefine o futuro da análise de crédito no Brasil

O mercado financeiro brasileiro vive uma revolução silenciosa — e profundamente transformadora. O avanço da inteligência artificial (IA) e dos modelos preditivos vem redesenhando a forma como instituições avaliam risco e decidem conceder crédito. O que antes dependia quase exclusivamente de históricos bancários e cadastros de inadimplência, agora é complementado por um arsenal de dados comportamentais, cruzamentos estatísticos e algoritmos capazes de prever, com alto grau de precisão, a probabilidade de pagamento de cada cliente.

Segundo a Federação Brasileira de Bancos (Febraban), mais de 70% das instituições financeiras do país já utilizam algum tipo de solução de IA em seus processos de análise de crédito e prevenção a fraudes. O resultado é uma melhora significativa na acurácia dos modelos — e uma redução direta na inadimplência, que permanece entre os principais desafios econômicos do país.

Para o economista Reinaldo Soares, doutor em economia e especialista em IA aplicada a finanças, essa transformação vai além do ganho operacional: ela redefine a lógica do sistema financeiro.

“A inteligência artificial está promovendo uma mudança de paradigma na concessão de crédito, passando de uma análise reativa, baseada apenas em erros passados, para uma abordagem proativa e holística. Os algoritmos modernos, ao processarem dados multifacetados — como padrões de consumo digital e estabilidade comportamental —, não só elevam a precisão das decisões em até 30%, conforme estudo da Deloitte sobre analytics em lending, mas também fomentam maior equidade, permitindo que indivíduos sub-bancarizados sejam avaliados de forma mais justa e assertiva, sem penalidades desproporcionais por históricos limitados”, afirma Reinaldo.

O uso de IA e machine learning permite identificar padrões sutis de comportamento que os modelos tradicionais não captavam. Em vez de olhar apenas para o “passado financeiro” de uma pessoa — como histórico de dívidas ou atrasos —, os novos sistemas analisam o “presente comportamental”: movimentações digitais, recorrência de consumo, estabilidade de renda e até indicadores indiretos de confiabilidade, como engajamento em plataformas digitais.

Na prática, isso significa que milhões de brasileiros antes considerados “invisíveis ao crédito” passam a ser incluídos no radar das instituições. A chamada inclusão preditiva, baseada em dados não convencionais, permite que bancos e fintechs concedam crédito com menor risco e maior retorno, ao mesmo tempo em que ampliam o acesso a produtos financeiros.

Mas a adoção de IA também exige cuidado. Modelos mal calibrados podem reproduzir vieses e discriminações históricas — o que impõe desafios éticos e regulatórios. O Banco Central e o Conselho Monetário Nacional já estudam formas de supervisionar o uso de algoritmos decisórios em operações financeiras, especialmente no que se refere à transparência dos critérios utilizados.

“Calibrar modelos de IA não é apenas uma questão técnica, mas um imperativo de governança algorítmica que equilibra inovação e responsabilidade. No contexto brasileiro, onde desigualdades sociais são acentuadas, a ênfase na ética — por meio de auditorias emergentes do Banco Central — é essencial para mitigar vieses e assegurar que a tecnologia sirva à inclusão, não à exclusão, promovendo um ecossistema financeiro mais sustentável e confiável”, reforça Soares.

Outro ponto relevante é o papel da IA na prevenção de fraudes. Com a digitalização acelerada do sistema financeiro, golpes e tentativas de manipulação de dados aumentaram substancialmente. Modelos preditivos treinados em grandes volumes de dados conseguem identificar anomalias em tempo real — reduzindo perdas e aumentando a confiabilidade do sistema.

Mais do que uma ferramenta tecnológica, a inteligência artificial se consolida como um novo eixo de competitividade entre instituições financeiras. Quem melhor dominar o uso ético e estratégico dos dados tende a liderar o mercado nos próximos anos.