A inteligência artificial redefine o mercado financeiro brasileiro, transformando a análise de risco e a concessão de crédito
Por Reinaldo Soares de Camargo
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 — um dos principais desafios econômicos.
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, substituindo uma análise reativa, baseada apenas em erros passados, por 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. Isso permite que indivíduos sub-bancarizados sejam avaliados de forma mais justa e assertiva, sem penalidades desproporcionais por históricos limitados.
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: é um imperativo de governança algorítmica, que equilibra inovação e responsabilidade. No contexto brasileiro, marcado por desigualdades estruturais, 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. Assim, a IA pode promover um ecossistema financeiro mais sustentável, confiável e acessível.
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.
Sobre o especialista
Reinaldo Soares de Camargo é Doutor em Economia pela Universidade Católica de Brasília, com formação em Matemática pela PUC Goiás e especialização em Ciência de Dados e Inteligência Artificial aplicada a finanças. Atua na interseção entre modelagem estatística, economia computacional e governança de dados, com foco na transformação digital e na sustentabilidade das infraestruturas críticas de informação.
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