Após décadas de lamentações diante da escassez de dados para a realização de uma análise de risco de crédito com maior precisão, capaz de viabilizar o desenvolvimento de políticas mais justas e adequadas a cada perfil de tomador, a indústria financeira já começou a experimentar exatamente a outra face desta moeda, que é a abundância de informações. E estamos apenas no começo!

Embora esta seja uma notícia positiva, perduram ainda, dúvidas, sobre a real capacidade das estruturas e estratégias atuais de análise de risco para lidar com esta profusão de possíveis insights.

Fato é que, ao longo dos meses de 2021, se formará uma verdadeira engrenagem fornecedora de informações. Somando-se a isso, os denominados dados alternativos, ou seja, os instrumentos e legislações recém-criadas, como os pagamentos instantâneos (PIX), o Open Banking, o Cadastro Positivo e da Lei Geral de Proteção e Dados (LGPD). Pois bem, cada um a seu modo, contribuirá para que as instituições financeiras, e até de outros mercados saibam, cada vez mais, inúmeros detalhes pessoais sobre os consumidores contumazes e também a respeito daqueles chamados de ‘invisíveis’, por não manterem um relacionamento formal com bancos.

Os dados alternativos (ou dados não estruturados) já são uma realidade que muitos players testaram e implantaram. Para acessá-los, precisamos do uso intensivo de IA, Big Data e Machine Learning que são fortes aliados às informações tradicionais e aperfeiçoaram, drasticamente, o conhecimento que temos sobre cada cliente ou indivíduo.

O PIX, por sua vez, promete incluir milhões de pessoas cujo comportamento com o dinheiro é completamente desconhecido dos bureaus e dos sistemas de crédito. O Open Banking, por sua vez, oferecerá a possibilidade de compartilhamento de informações de uma forma sem precedentes. Enquanto isso, o Cadastro Positivo seguirá engordando o seu banco de dados para ir além dos alertas sobre dívidas não pagas pelas pessoas.

Amarrando tudo isso, a LGPD garantirá a segurança de que não haverá abusos no uso destas informações. Todo esse combo poderá contar com o suporte de tecnologias emergentes e disruptivas como Big Data, Machine Learning, Inteligência Artificial e outras, para o desenvolvimento de modelagens de análises preditivas muito mais complexas e profundas do que as atuais.

O sistema financeiro, no entanto, ainda tem pela frente desafios imensos antes da completa adesão a essa promissora cadeia, pois persiste uma grande interrogação em torno de como estruturar essa profusão de dados, e abarcar todo esse contingente de potenciais novos consumidores que estavam fora do sistema bancário de maneira adequada à estratégia de cada negócio.

Ora, sem dúvida que essa abundância de dados, de diversas fontes, exigirá uma nova estruturação de captação e análise. E quem for mais eficiente e souber aproveitar esta nova realidade para entender os cenários e desenvolver produtos e serviços adaptados para cada perfil de cliente, certamente levará vantagem sobre aqueles que apenas enxergarem uma enxurrada de informações passando pelos seus bancos de dados de forma desordenada. Fato é que as empresas devem se preparar desde já para essa nova realidade que, mais cedo ou mais tarde, deverá intensificar uma segmentação no atendimento, colocando um fim definitivo na exclusividade de decisão baseada nos produtos oferecidos pelos bureaus de crédito.

Em contrapartida, fica a torcida para que a soma entre o maior volume de informações e a análise mais qualificada resultem em menores taxas, maiores índices de concessão de crédito e, consequentemente, no aumento do consumo que leva à elevação da produção e geração de empregos.

Enfim, um pacote que faz a roda da economia girar.

*Breno Costa é Diretor de Produtos e Sucesso do Clientes da Neurotech