Algoritmos elevam a precisão, reduzem fraudes e ampliam a inclusão financeira; avanço também impõe desafios éticos e regulatórios ao setor bancário

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O sistema financeiro brasileiro passa por uma revolução. A inteligência artificial (IA) deixou de ser tendência e virou base de decisão em bancos e fintechs. Em vez de se apoiar apenas em históricos de inadimplência, as instituições agora cruzam dados comportamentais, padrões de consumo e movimentações digitais. O resultado é uma análise mais precisa e inclusiva — com impactos diretos sobre o risco de crédito e o custo do dinheiro no país.

Como a IA está mudando a lógica da análise de crédito?

Mais de 70% das instituições financeiras do país já utilizam algum tipo de tecnologia de IA em seus processos de crédito, segundo levantamento do Relatório Febraban de Tecnologia Bancária 2024. Essas soluções processam milhões de dados em segundos e ajudam os bancos a detectar comportamentos de risco antes que o atraso aconteça.

Além disso, estudos da Deloitte mostram que algoritmos preditivos elevam em até 30% a precisão das avaliações de crédito. Eles substituem a análise reativa — baseada em erros do passado — por modelos capazes de prever o comportamento futuro de cada cliente.

De que forma a IA ajuda a incluir quem era “invisível” ao crédito?

A inteligência artificial também abriu espaço para a chamada inclusão preditiva. Em vez de excluir quem tem histórico limitado, os novos modelos consideram dados alternativos, como recorrência de consumo e estabilidade de renda. Dessa forma, milhões de brasileiros passam a ter acesso a produtos financeiros pela primeira vez.

Para o economista Reinaldo Soares de Camargo, doutor em Economia e especialista em IA aplicada a finanças, o impacto é estrutural. “A inteligência artificial está promovendo uma virada de paradigma na concessão de crédito, passando de uma análise reativa para uma abordagem proativa e holística”, explica.

Segundo ele, os algoritmos modernos podem corrigir distorções históricas e tornar o crédito mais justo. “Esses modelos permitem que indivíduos sub-bancarizados sejam avaliados com mais justiça, sem penalidades desproporcionais por históricos curtos”, afirma.

Quais são os riscos éticos e o papel do Banco Central?

O avanço da IA traz ganhos de eficiência, mas também riscos éticos. Modelos mal calibrados podem reproduzir vieses e excluir perfis vulneráveis. Por isso, o Banco Central e o Conselho Monetário Nacional estudam normas para garantir transparência e rastreabilidade nos algoritmos usados em operações financeiras.

Camargo defende que o país avance na governança algorítmica. “Calibrar modelos de IA não é apenas uma questão técnica, mas uma obrigação de governança que equilibra inovação e responsabilidade. A ética precisa ser parte do código, não apenas uma promessa institucional.”

Como a IA combate fraudes e se torna vantagem competitiva?

A digitalização também aumentou a sofisticação das fraudes. Modelos de IA e machine learning identificam anomalias em tempo real e ajudam a conter golpes financeiros. O Banco do Brasil e outras instituições públicas já relatam ganhos na agilidade e segurança das análises.

Além disso, o domínio da IA virou um fator de liderança. As instituições que combinam dados, ética e inovação tendem a dominar o mercado nos próximos anos. A tecnologia deixou de ser ferramenta de apoio e passou a definir quem lidera a próxima geração do crédito no país.