*Por Rogério Gomes
A concessão de crédito veicular no Brasil tem passado por transformações significativas nos últimos anos, impulsionadas pela incorporação de metodologias avançadas de avaliação de risco. Entre elas, destaca-se a utilização da pontuação comportamental, ou Behavior Score, que analisa o histórico de transações e o relacionamento do consumidor com instituições financeiras para determinar sua probabilidade de inadimplência. Diferentemente do Credit Score, que se baseia em dados estatísticos gerais, o BS foca nas ações específicas do cliente, oferecendo uma visão mais personalizada e precisa de seu perfil financeiro.
Trazendo para o universo da análise de crédito veicular, sua implementação traz uma série de benefícios. Primeiramente, permite uma avaliação dinâmica e constantemente atualizada do cliente, refletindo mudanças em seu comportamento financeiro em tempo real. Isso é particularmente relevante em um mercado onde, segundo dados recentes, mais de 63 milhões de brasileiros estão endividados, tornando-se crucial para as instituições financeiras identificar com precisão os clientes com maior risco de inadimplência.
Outro ponto importante é a análise comportamental, que possibilita uma personalização na concessão de crédito. Ao compreender os hábitos de pagamento e o relacionamento prévio do cliente com outras instituições, as financeiras podem ajustar as condições do financiamento, como taxas de juros e prazos, de acordo com o perfil individual, oferecendo-lhe condições mais justas e adequadas, além de reduzir o risco para a instituição credora.
A integração de tecnologias avançadas, como a Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning, também potencializa ainda mais a eficácia do Behavior Score. Algoritmos de aprendizado de máquina são capazes de analisar padrões complexos em históricos de crédito e comportamento financeiro, identificando tendências que poderiam passar despercebidas em análises tradicionais. Por exemplo, o uso de Deep Learning na análise de crédito permite que sistemas aprendam e se adaptem continuamente, melhorando a precisão das avaliações de risco.
A automação desses processos contribui para a eficiência operacional das instituições financeiras. A análise de crédito automatizada utiliza tecnologias avançadas para avaliar rapidamente a capacidade financeira e o histórico de pagamento dos clientes, processando grandes volumes de dados em segundos.
No entanto, a adoção do Behavior Score e de tecnologias associadas não está isenta de desafios. Questões relacionadas à privacidade e à segurança dos dados pessoais são primordiais. As organizações devem garantir conformidade com as regulamentações de proteção de dados, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil, adotando medidas adequadas para proteger as informações dos consumidores. Por isso, é essencial que os modelos algorítmicos utilizados sejam transparentes e auditáveis, evitando vieses que possam levar a discriminações injustas.
Em suma, ao considerar comportamentos de compra e interações digitais, as instituições financeiras conseguem realizar análises mais precisas e inclusivas, beneficiando tanto os consumidores quanto o mercado como um todo. A combinação de análise comportamental com tecnologias emergentes promete transformar o cenário do crédito veicular, tornando-o mais eficiente, seguro e adaptado às realidades contemporâneas.
*Rogério Gomes é superintendente da AutoBanking, plataforma inovadora de crédito como serviço (CaaS), focada em oferecer soluções financeiras personalizadas para concessionárias de veículos. Executivo sênior com mais de 27 anos de atuação em empresas de médio e grande porte em diferentes segmentos (bancário, financeiro, varejo e tecnologia), Rogério possui participação em projetos de planejamento estratégico, melhorias de processos, reestruturação de áreas/equipes e fusão de empresas.
Notícia distribuída pela saladanoticia.com.br. A Plataforma e Veículo não são responsáveis pelo conteúdo publicado, estes são assumidos pelo Autor(a):
Gabriela Calencautcy
[email protected]
