Fintechs Utilizam IA e Dados para Aprovar Empréstimos Negados por Bancos Tradicionais
Fintechs de crédito estão utilizando Inteligência Artificial (IA) e novas abordagens na análise de dados para aprovar empréstimos pessoais para indivíduos que são frequentemente negados por bancos tradicionais. O sistema de crédito convencional, baseado em histórico financeiro formal, exclui aqueles com 'thin file' (dossiê fino), como pessoas com renda mensal em torno de dois mil reais que não possuem histórico em bancos.
Análise de Crédito Tradicional e a Lacuna do 'Thin File'
O modelo de avaliação de crédito predominante no Brasil depende amplamente do histórico de relacionamento do consumidor com o sistema financeiro formal. Bureaus de crédito como Serasa e SPC analisam informações sobre dívidas quitadas, inadimplências registradas, tempo de relacionamento com bancos e movimentações em produtos financeiros para gerar uma pontuação (score de crédito). Indivíduos que nunca tiveram conta em banco, nunca financiaram um bem ou nunca contrataram um cartão de crédito possuem um histórico insuficiente para serem bem avaliados por esse modelo, resultando no que é conhecido como 'thin file'. Para este público, o crédito é frequentemente negado, não por falta de capacidade de pagamento, mas por falta de dados no sistema convencional.
Abordagem das Fintechs com IA e Dados
As fintechs de crédito operam nessa lacuna, diferenciando-se pela forma como interpretam dados, uma abordagem distinta dos bancos convencionais. A Inteligência Artificial é um componente chave nesse processo, permitindo uma análise mais profunda e abrangente dos dados disponíveis, o que possibilita a aprovação de empréstimos para perfis que seriam desconsiderados pelo sistema tradicional.