Bancos e fintechs apostam em algoritmos para avaliar risco de inadimplência com mais precisão.

A análise de crédito no Brasil está passando por uma revolução silenciosa — impulsionada pela inteligência artificial. Bancos, financeiras e fintechs vêm adotando algoritmos que analisam não apenas histórico financeiro, mas também dados comportamentais, redes sociais e até geolocalização para definir o perfil de risco do cliente.

De acordo com reportagem da Reuters, instituições como Nubank, Itaú e Serasa já utilizam modelos preditivos baseados em machine learning para aumentar a precisão das concessões. A ideia é reduzir a inadimplência sem restringir o acesso ao crédito.

O diferencial da IA está na capacidade de analisar milhares de variáveis simultaneamente, detectar padrões ocultos e atualizar as previsões em tempo real. Segundo o Valor Econômico, isso permitiu a ampliação do crédito para públicos antes considerados de alto risco — como autônomos ou pessoas com pouco histórico bancário.

No entanto, especialistas alertam para os riscos éticos e regulatórios. O uso de dados sensíveis precisa respeitar a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), e há o risco de vieses algorítmicos perpetuarem discriminações.

Para o consumidor, a IA pode significar acesso mais rápido, justo e personalizado ao crédito. Mas também exige atenção: comportamentos online e dados aparentemente inocentes agora podem influenciar se você terá ou não o limite aprovado.

A tecnologia promete democratizar o sistema financeiro, mas também impõe novos desafios à transparência e à regulação.