As aprovações de crédito são cada vez mais automatizadas, graças ao uso de algoritmos sofisticados que analisam rapidamente uma série de informações para determinar se um cliente é elegível ou não para crédito. Mas o que exatamente acontece por trás das cenas? Como esses algoritmos funcionam e o que consideram para aprovar ou rejeitar um pedido de crédito?
Neste artigo, vamos explorar os principais aspectos dos algoritmos de aprovação de crédito, entender como eles operam e o que você pode fazer para aumentar suas chances de ser aprovado.
Como os algoritmos analisam o risco de crédito?
O principal objetivo dos algoritmos de aprovação de crédito é avaliar o risco de um solicitante não pagar suas dívidas. Para isso, eles analisam uma série de dados financeiros e comportamentais do candidato, como o histórico de crédito, renda, nível de endividamento atual e hábitos de pagamento. Essas informações são processadas rapidamente por meio de modelos matemáticos que estimam a probabilidade de inadimplência.
Os algoritmos utilizam dados do Serasa, SPC e outras instituições de crédito para compor um “score” do solicitante, que representa o risco de crédito. Um score mais alto geralmente significa uma maior probabilidade de aprovação, enquanto um score mais baixo indica maior risco e, consequentemente, menor chance de aprovação.
O uso desses algoritmos torna o processo mais rápido e padronizado, mas também significa que os solicitantes precisam entender como manter um histórico de crédito saudável para aumentar suas chances de aprovação.
O papel do score de crédito na aprovação
O score de crédito é um dos fatores mais importantes considerados pelos algoritmos de aprovação. Esse número é calculado com base em vários fatores, como pagamentos de contas em dia, tempo de uso do crédito, quantidade de contas abertas e nível de endividamento. Os algoritmos de aprovação utilizam o score para avaliar o risco de concessão de crédito, sendo um indicador-chave para determinar se o solicitante é um bom pagador.
Um score alto indica que o solicitante tem um bom histórico de pagamentos, enquanto um score baixo sugere problemas passados, como atrasos ou inadimplência. Embora o score não seja o único critério analisado pelos algoritmos, ele tem um peso significativo na decisão final de aprovação.
Por isso, é essencial manter o score de crédito elevado, pagando as contas em dia, evitando o acúmulo de dívidas e mantendo um histórico de crédito positivo. Mesmo para aqueles com um score baixo, há alternativas específicas, como o cartão de crédito Will para negativado, que pode ajudar a reconstruir o histórico de crédito e melhorar as chances de aprovação no futuro.
Uso de aprendizado de máquina para análise de crédito
Os algoritmos de aprovação de crédito modernos muitas vezes utilizam aprendizado de máquina (machine learning) para melhorar a precisão de suas análises. O aprendizado de máquina permite que os modelos ajustem seus critérios com base em grandes volumes de dados, identificando padrões que podem não ser óbvios para um analista humano. Isso significa que os algoritmos podem se tornar mais precisos e eficientes ao longo do tempo, adaptando-se às mudanças nos comportamentos dos consumidores e nas tendências de inadimplência.
Por exemplo, um algoritmo de aprendizado de máquina pode identificar que determinados comportamentos financeiros, como o uso excessivo do limite de crédito ou o fechamento recente de várias contas de crédito, são indicadores de maior risco de inadimplência. Esses insights permitem que os algoritmos ajustem os critérios de avaliação e tomem decisões de crédito mais informadas.
O uso de aprendizado de máquina também contribui para uma análise mais justa e personalizada, já que o modelo pode levar em conta um conjunto mais amplo de variáveis além do score de crédito tradicional, como comportamentos de gastos, mudanças de renda e até mesmo dados comportamentais extraídos de redes sociais ou de outros registros públicos.
Impacto de dados alternativos na análise de crédito
Os algoritmos de aprovação de crédito estão cada vez mais incorporando dados alternativos para fornecer uma visão mais completa do perfil financeiro dos solicitantes. Além dos dados tradicionais, como histórico de crédito e renda declarada, os modelos modernos consideram informações como histórico de pagamentos de aluguel, contas de serviços públicos e até mesmo dados de transações bancárias. Isso ajuda a incluir consumidores que tradicionalmente seriam excluídos do sistema de crédito devido à falta de um histórico de crédito formal.
Esses dados alternativos são particularmente importantes para consumidores mais jovens, autônomos ou recém-chegados ao mercado de crédito, que podem não ter um histórico financeiro consolidado. Ao incorporar essas informações adicionais, os algoritmos podem tomar decisões mais precisas e justas, aumentando as chances de aprovação para uma gama mais ampla de solicitantes.
O uso de dados alternativos também permite que os algoritmos identifiquem consumidores que têm um comportamento financeiro estável, mesmo que ainda não tenham um histórico de crédito extenso, facilitando o acesso a produtos financeiros básicos, como cartões de crédito e empréstimos pessoais.
Como aumentar suas chances de aprovação de crédito?
Embora os algoritmos de aprovação de crédito sejam altamente automatizados, existem várias estratégias que os consumidores podem adotar para aumentar suas chances de aprovação. A primeira delas é manter um histórico de crédito positivo, o que inclui pagar contas em dia, evitar o uso excessivo do limite de crédito e manter dívidas sob controle. Essas práticas contribuem para um score de crédito mais alto, que é um dos principais fatores analisados pelos algoritmos.
Além disso, é importante manter dados financeiros atualizados junto às instituições de crédito, especialmente em relação à renda e à ocupação profissional, pois esses fatores também são levados em conta na análise de crédito. Para consumidores que não têm um histórico de crédito robusto, o uso de produtos financeiros específicos, como cartões de crédito para negativados ou empréstimos com garantias, pode ajudar a construir um histórico positivo ao longo do tempo.
Por fim, estar atento ao uso de dados alternativos pode ser uma vantagem. Verificar se o histórico de pagamentos de aluguel, serviços públicos ou até mesmo transações bancárias estão sendo considerados pelos credores pode aumentar as chances de aprovação, especialmente para consumidores que estão entrando no mercado de crédito pela primeira vez.
