Instituições digitais ampliam o uso de modelos preditivos para reduzir inadimplência, acelerar aprovações e aumentar a eficiência na concessão de crédito
O avanço da inteligência artificial no setor financeiro ganhou tração em 2025 impulsionado por um cenário de inadimplência elevada. Segundo dados do Banco Central, a taxa de atraso superior a 90 dias para pessoas físicas chegou a 5,2%, enquanto entre empresas alcançou 3,3% no último trimestre. Esse ambiente levou plataformas financeiras a intensificar o uso de machine learning para análise de risco, com modelos que avaliam comportamento, histórico transacional e milhares de variáveis simultâneas para decisões mais rápidas e precisas.
Rafael Franco, CEO da Alphacode, empresa especializada no desenvolvimento de aplicativos financeiros utilizados por mais de 20 milhões de pessoas todos os meses, afirma que a adoção da IA já deixou de ser tendência e se tornou infraestrutura crítica para escalar crédito. “Quando modelos preditivos conseguem analisar automaticamente padrões de movimentação, frequências de compra, localização, histórico de pagamentos e sinais de comportamento atípico, o processo de concessão deixa de depender exclusivamente de regras fixas. A aprovação passa a refletir um retrato mais fiel do risco real”, explica. Franco atua há duas décadas no setor de tecnologia e lidera equipes voltadas ao desenvolvimento de plataformas para delivery, saúde e fintechs.
Pesquisas internacionais corroboram esse movimento. Estudo da McKinsey aponta que instituições que utilizam algoritmos avançados em análise de crédito podem reduzir a inadimplência entre 10% e 25%, além de ampliar a base de clientes aprovados com segurança. No Brasil, a Febraban estima que mais de 70% das instituições já incorporam algum nível de automação preditiva em etapas de análise e monitoramento. Esses sistemas utilizam desde dados cadastrais tradicionais até sinais comportamentais captados em tempo real, como frequência de login, padrão de consumo e estabilidade de renda estimada.
A automação também tem acelerado o tempo de resposta. Plataformas de crédito que adotam modelos de machine learning conseguem emitir decisões instantâneas em operações de alto volume, atendendo desde fintechs que operam contas digitais até marketplaces que ofertam crédito ao vendedor. “O usuário não tolera mais processos demorados. IA permite realizar análises que antes levavam horas em poucos segundos, sem sacrificar a segurança”, observa Franco.
Na prática, o ecossistema financeiro migra de um modelo reativo para um modelo preditivo. Em vez de aguardar inadimplência, as instituições passam a monitorar continuamente indicadores de risco e comportamento, ajustando limites, taxas e ofertas antes que o problema aconteça. Isso reduz perdas e melhora a eficiência operacional. “As empresas que trabalham com crédito precisam conciliar velocidade com responsabilidade. IA traz isso: escala, precisão e controle”, afirma o executivo.
Para especialistas, o desafio está em manter governança e compliance. A adoção de IA em crédito exige aderência às normas do Banco Central e atenção à LGPD, especialmente no uso de dados sensíveis e no desenvolvimento de modelos explicáveis. Plataformas que avançam nessa direção tendem a equilibrar inovação com transparência, oferecendo análises robustas sem comprometer a segurança jurídica.
Com o aumento da competição entre fintechs e bancos digitais, a análise automatizada e adaptativa deve se consolidar como padrão no setor. Para Franco, a evolução é inevitável: “O futuro do crédito está nos modelos inteligentes, capazes de aprender e melhorar com o tempo. Quem dominar essa camada preditiva vai operar com mais eficiência e oferecer uma jornada mais justa e precisa para o usuário”, conclui.