Diante da crescente procura por crédito (só no começo de 2025, o Brasil registrou 11% de aumento na concessão de crédito), as empresas sentem cada vez mais a necessidade de melhorar o processo de análise de crédito.
Portanto, a análise de crédito tradicional, baseada apenas em dados financeiros e restritivos, já não é suficiente.
Incluir dados comportamentais na análise de risco de crédito ajuda a prever inadimplência e identificar bons pagadores.
Este artigo explora como os dados comportamentais podem ser utilizados para aprimorar a análise de crédito, destacando as principais variáveis relacionadas ao risco de crédito.
O que são dados comportamentais e por que eles são essenciais na análise de crédito?
Dados comportamentais referem-se às informações coletadas sobre as ações dos clientes ao interagir com uma empresa, seja online ou offline. Esses dados incluem cliques em sites, compras online, uso de apps, padrões de pagamento e hábitos de consumo.
Ao contrário dos dados financeiros tradicionais, que se limitam a mostrar o histórico de crédito e restrições, os dados comportamentais revelam o “porquê” por trás das ações dos clientes, oferecendo insights mais profundos sobre seu comportamento financeiro.
A importância desses dados na análise de crédito reside na capacidade de prever o comportamento futuro do cliente. Enquanto os dados restritivos mostram apenas o passado financeiro, os dados comportamentais permitem entender o presente e antecipar o futuro.
Por exemplo, um cliente pode ter um histórico de inadimplência, mas, ao analisar seu comportamento atual, é possível identificar que ele está pagando suas contas em dia e mantendo uma renda estável. Isso pode indicar que ele se tornou um bom pagador, mesmo que seu histórico não seja favorável.
Essa visão mais completa é essencial para evitar a perda de boas oportunidades de negócios e reduzir o risco de inadimplência.
Principais variáveis comportamentais relacionadas ao risco de crédito
Existem diversas variáveis comportamentais que podem integrar a análise de risco na concessão de crédito. A seguir, selecionamos três das principais:
Renda e padrão de gastos
A renda e o padrão de gastos são variáveis fundamentais na análise comportamental. Enquanto a renda indica a capacidade de pagamento do cliente, o padrão de gastos revela como ele administra seus recursos financeiros.
Um cliente com renda estável, mas alto endividamento, pode ser mais arriscado que alguém com renda menor e gastos equilibrados.
Também, a análise de gastos em categorias específicas, como alimentação, transporte e lazer, pode fornecer insights sobre o estilo de vida e a prioridade financeira do cliente.
Hábitos de pagamento
Os hábitos de pagamento são um dos indicadores mais confiáveis do comportamento financeiro de um cliente.
Pontualidade, uso de crédito rotativo e forma de pagamento revelam a disciplina financeira do cliente.
Quem prioriza contas essenciais, como aluguel e serviços, tende a ser mais confiável do que quem atrasa esses compromissos.
Relacionamento com a instituição financeira
O relacionamento do cliente com a instituição financeira também é uma variável importante.
Clientes que mantêm contas ativas há anos, realizam transações regulares e utilizam múltiplos produtos financeiros tendem a ser mais leais e menos propensos à inadimplência.
Interações com o atendimento, como reclamações ou pedidos de limite, indicam a satisfação e confiança do cliente.
Como essas variáveis ajudam a prever o risco de crédito?
A combinação dessas variáveis comportamentais com dados financeiros tradicionais permite uma avaliação mais precisa do risco de crédito. Por exemplo, um cliente com um histórico de inadimplência pode ser reavaliado com base em seu comportamento atual.
Se ele está pagando suas contas em dia, mantendo uma renda estável e utilizando produtos financeiros de forma responsável, pode ser considerado um bom pagador, mesmo que seu histórico não seja favorável.
A análise comportamental também ajuda a identificar padrões que indicam riscos futuros. Por exemplo, um cliente que compromete mais a renda com dívidas ou reduz suas movimentações pode estar em dificuldades.
Esses sinais, quando detectados com antecedência, permitem ações preventivas. A instituição pode renegociar dívidas ou ajustar limites de crédito, reduzindo o risco de inadimplência.
Implementação da análise comportamental na gestão de crédito
Mas, afinal, como implementar a análise comportamental na gestão de crédito? Destacamos dois passos simples a seguir:
Integração de dados tradicionais e comportamentais
Implementar a análise comportamental no crédito exige integrar dados tradicionais e comportamentais em uma só plataforma. Isso permite uma visão 360º do cliente, combinando histórico de crédito, renda, hábitos de pagamento e padrões de consumo.
Essa integração é essencial para garantir que as decisões de crédito sejam baseadas em uma análise completa e precisa.
Uso de tecnologias avançadas
Tecnologias como inteligência artificial e machine learning são essenciais para processar e analisar grandes volumes de dados comportamentais.
Essas tecnologias identificam padrões complexos e preveem inadimplência com base no comportamento do cliente.
A automação agiliza decisões e permite respostas rápidas às mudanças no comportamento financeiro.
O futuro da análise de crédito com variáveis comportamentais
O futuro da análise de crédito está cada vez mais orientado para o uso de dados comportamentais.
Com o avanço tecnológico, instituições financeiras usarão mais variáveis comportamentais, como redes sociais, mobilidade e dados de IoT (Internet das Coisas).
Também, a personalização das ofertas de crédito com base no comportamento do cliente será uma tendência crescente. Ao entender as preferências dos clientes, as instituições podem oferecer produtos mais adequados, aumentando a satisfação e fidelização.
Assertiva Crédito 360: Inteligência de dados para análise de risco de crédito
O Assertiva Crédito 360 é uma solução completa que combina dados financeiros e comportamentais para oferecer uma visão 360º do cliente.
A plataforma analisa o comportamento financeiro e detecta inadimplência e oportunidades com mais de 2,79 bilhões de dados anuais.
Também, a integração de dados tradicionais e comportamentais garante decisões mais seguras e precisas, reduzindo o risco de crédito e aumentando a eficiência operacional.
Com o Assertiva Crédito 360, as empresas podem expandir suas vendas, reduzir a inadimplência e tomar decisões mais estratégicas com base em uma visão completa do cliente.
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