Mesmo com os grandes avanços tecnológicos no campo da Inteligência Artificial, grande parte das instituições financeiras brasileiras ainda opera com modelos arcaicos de credit score (score de crédito). Esse atraso faz com que o crédito seja facilitado às pessoas com mais bens, sendo que as classes sociais mais baixas são as que mais consomem no país.
Pesquisa do ano passado do Serasa mostra que os bancos brasileiros costumam negar 44% dos pedidos de empréstimo, financiamento e outros produtos financeiros para quem ganha menos de cinco salários mínimos por mês. Já entre as solicitações de quem ganha acima desse valor, apenas 18% são rejeitadas.
Durante a pandemia, muitos usaram o crédito como solução para os problemas financeiros: 79%, segundo dados do Serasa, procuraram essa saída para pagar dívidas.
Os que possuem renda maior e possuem bens como garantia são os que mais têm acesso ao crédito, de acordo com o Relatório de Cidadania Financeira de 2021 do Banco Central. O mesmo documento aponta que apenas 49% dos brasileiros possuem acesso ao crédito.
Tais dados demonstram que, além de autorizar crédito de forma díspar, as instituições financeiras podem estar sendo expostas a mais riscos e, mesmo assim, perdendo vendas por causa de suas atuais ferramentas de credit score.
Geralmente, são modelos construídos de forma genérica, que não refletem o nicho de mercado daquela instituição. Ou seja, não condizem com o comportamento de pagamento dos clientes da empresa. Como se não bastasse, geralmente têm alto custo.
Já o nosso credit score avalia os clientes de uma empresa de acordo com os dados daquele negócio em específico. Isso garante mais assertividade nos resultados, diminuindo os custos com inadimplência e, claro, gerando aumento nas vendas.
4KST Credit Score: como funciona
O Credit Score é uma pontuação de crédito que os consumidores – sejam clientes de uma loja ou tomadores de empréstimo em um banco – recebem a partir de um grande conjunto de dados que são coletados e analisados por ferramentas baseadas no Machine Learning.
O aprendizado de máquina é um braço da Inteligência Artificial que permite a construção de modelos preditivos para auxiliar na tomada de decisões financeiras, seja em instituições financeiras, indústrias ou comércio.
Vamos entender melhor como funciona a ferramenta de Credit Score da 4KST tomando como exemplo a política de concessão de crédito em um banco.
Concretamente, a ferramenta compara o perfil de novos clientes interessados em tomar empréstimos com o perfil de antigos clientes, com o objetivo de tentar prever o comportamento dos novos.
O diferencial do nosso modelo preditivo é que pode ser customizado a partir dos dados fornecidos pelo cliente (varejista ou instituição financeira) para orientar o aprendizado de máquina, enquanto os bureaus de crédito usam modelos genéricos, nunca orientados ao nicho do próprio cliente.
A personalização tem duas vantagens: o serviço é mais barato que os scores de birôs de crédito (como Serasa, QUOD e Boa Vista) e tem maior acurácia, pois é feito com base na realidade do cliente.
Após analisar o perfil de risco, o 4KST Credit Score atribui ao cliente uma pontuação numa escala de 0 a 1.000 que vai indicar, com alto grau de precisão, se o tomador do empréstimo será ou não um bom pagador.
É claro que, com isso em mãos, as instituições financeiras podem desenvolver políticas de concessão de crédito personalizadas e mais precisas que irão aumentar as vendas e reduzir de maneira expressiva a exposição a clientes inadimplentes.
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