A concessão de crédito é uma prática vital para o funcionamento de economias modernas, permitindo que indivíduos e empresas obtenham os recursos necessários para investimentos e consumo. Tradicionalmente, essa prática tem se baseado em métodos estatísticos convencionais para avaliar o risco de crédito dos solicitantes.
No entanto, com o avanço da tecnologia, a utilização da Inteligência Artificial (IA) generativa para análises preditivas está revolucionando esse campo. Sua principal vantagem na concessão de crédito é sua capacidade de processar grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente.
“A Inteligência Artificial possui a capacidade de processamento de dados de forma mais rápida,” afirma Leonardo La Rosa, especialista em segurança digital, que atua há 25 anos na área, e diretor de cibersegurança e infraestrutura na Acadi-TI. Esse processamento ágil é crucial na análise de crédito, onde a precisão e a velocidade são essenciais para tomar decisões informadas. Além disso, a IA generativa utiliza dados históricos e comportamentais para gerar um score de crédito mais preciso. “A decisão de conceder crédito parte de estudo comportamental sobre administração financeira de indivíduos que gera uma pontuação, que chamamos de score de crédito”.
Este score é baseado em padrões de comportamento financeiro que são difíceis de identificar com métodos tradicionais. A IA pode analisar oscilações nos padrões de pagamento e identificar tendências que podem prever a capacidade de um indivíduo de cumprir suas obrigações financeiras no futuro.
Os obstáculos a serem superados com a IA generativa
Um dos maiores desafios na concessão de crédito é lidar com a inconstância financeira dos solicitantes. Leonardo La Rosa destaca que indivíduos que ora estão com a saúde financeira boa, ora estão com a saúde financeira ruim, oscilam seus scores, dificultando a análise de risco de crédito e aumentando o risco da negociação.
“A IA, com sua capacidade de cruzar vastas quantidades de dados históricos, pode identificar padrões comportamentais que reduzem a margem de erro, permitindo decisões de crédito mais seguras e precisas”, exemplifica.
Embora as vantagens sejam claras, a implementação da IA generativa para análises preditivas na concessão de crédito também enfrenta desafios significativos. Um dos principais é a questão dos falsos positivos.
Segundo o especialista, a IA pode recusar crédito a indivíduos com bom potencial financeiro devido a dados históricos que não refletem sua capacidade atual de pagamento. Dessa forma, a tecnologia precisa lidar com a natureza imprevisível do comportamento humano.
“Um indivíduo possui score baixo, pois sempre paga as contas em atraso, apesar de ter condições de honrar seus compromissos em dia. A IA, ao se basear apenas em dados históricos, pode não captar a verdadeira capacidade de pagamento de uma pessoa que, por falta de organização, tem um histórico de pagamentos atrasados”, reflete.
A imparcialidade e ética na avaliação do risco de crédito são preocupações críticas ao utilizar IA generativa, já que a tecnologia trabalha com base em diretrizes que recebe.
“A Inteligência Artificial não sabe o que é ética, ela apenas aplica as regras que foram implementadas em seu código,” destaca Leonardo La Rosa. Para garantir a imparcialidade, é crucial que os inputs fornecidos à IA sejam configurados para evitar vieses e discriminações inadvertidas.
Para mitigar o risco de vieses, as instituições financeiras devem estabelecer diretrizes claras e supervisão humana contínua. A IA deve ser programada para operar com transparência, permitindo auditorias regulares para garantir que suas decisões sejam justas e imparciais.
Vantagens para ficar de olho
A capacidade de adaptação e aprendizado contínuo dos algoritmos de IA generativa é um dos seus maiores trunfos. E é por isso que La Rosa acredita que a evolução da IA naturalmente possibilitará o processamento de mais dados em menor tempo, com análises mais exatas.
À medida que a IA processa mais dados e aprende com novos padrões de comportamento, sua precisão na previsão de risco de crédito tende a melhorar, reduzindo ainda mais a margem de erro.
Para avaliar a eficácia e o desempenho dos sistemas de IA generativa na concessão de crédito, as instituições financeiras devem considerar vários critérios e indicadores-chave. Como a análise de crédito baseia-se em dados históricos e comportamentais para projetar o risco futuro, Leonardo La Rosa acredita que quanto mais dados há na base para análise, menor a taxa de erro. Portanto, a qualidade e a abrangência dos dados são fundamentais para a precisão das previsões de risco de crédito.
Os indicadores chave de desempenho incluem:
- Taxa de aprovação de crédito;
- Precisão das previsões de inadimplência;
- Velocidade na tomada de decisão.
“A IA deve ser capaz de identificar rapidamente padrões de comportamento semelhantes na base de dados e projetar tendências com alta precisão e eficiência”, salienta o profissional.
Equilíbrio é chave
A implementação da IA generativa na concessão de crédito representa um avanço significativo na análise preditiva, proporcionando uma capacidade superior de processamento e análise de dados.
Contudo, é essencial abordar os desafios éticos e técnicos para garantir que a IA opere de forma justa e precisa. “A IA não leva em consideração algo importante e exclusivo nosso, a nossa humanidade”, frisa La Rosa.
Portanto, a integração da IA deve sempre ser acompanhada de supervisão humana para equilibrar a precisão técnica com a compreensão humana das circunstâncias individuais.
Com a evolução contínua da IA generativa, o futuro da concessão de crédito promete ser mais eficiente e preciso, beneficiando tanto as instituições financeiras quanto os solicitantes de crédito. A chave para o sucesso reside na combinação de avançadas capacidades tecnológicas com uma abordagem ética e humana.
