Cadastro positivo: Big Data e avanço no crédito

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Tempo de leitura: 4 minutos

As transformações ocasionadas pelo avanço tecnológico têm alterado profundamente a dinâmica de vários setores. Um dos mais impactados é o setor financeiro, que está reinventando não apenas seus produtos e serviços, como também sua forma de atuar. O cadastro positivo é um exemplo de como a lógica financeira está sendo alterada pela transformação digital.

Essencial para o desenvolvimento econômico, a concessão de crédito oferece fatores de risco para as instituições. O principal deles é o risco de inadimplência, a falta de capacidade como pagador daquele que toma o crédito. A magnitude das instituições financeiras nos faz pensar que elas possuem instrumentos robustos para avaliar esse risco. No entanto, a crise de 2008 provou que mesmo as economias mais avançadas estão sujeitas a equívocos no crédito.

Em busca de sistemas mais eficientes de classificação, a utilização de Big Data tem alavancado sistemas de escore de crédito. No Brasil, a ferramenta recebeu o nome de cadastro positivo. Ou seja, em lugar de serem apenas “negativadas” no sistema de crédito por situações de inadimplência, pessoas e empresas são analisadas também por seus hábitos de pagamento.

Por meio da lei do cadastro positivo, que entrou em vigor em julho, todas as instituições que trabalham com parcelamento de crédito (varejistas) e com serviços continuados (água, luz e serviços de telefonia) são obrigadas a repassar informações para as gestoras de bancos de dados. As informações são relativas a pagamentos, tanto de pessoas físicas quanto jurídicas.

A perspectiva é que a novidade aumente o volume de concessão de crédito, aquecendo a economia. Conforme pesquisa realizada pela Serasa Experian, 75% das empresas esperam também redução na taxa de juros com o cadastro positivo. Dos 519 executivos entrevistados, 77% acreditam que os negócios de sua empresa serão impactados pela iniciativa.

Cadastro positivo | Avanço no uso de dados

O uso de Big Data desafia os modelos tradicionais de pontuação de crédito. Uma análise de crédito favorável permite a compra da casa e do carro, dá suporte a novos negócios e muitas vezes a serviços essenciais. Assim, a classificação de crédito se adaptou à tecnologia e adotou a abordagem “todos os dados são dados de crédito”. Essa premissa tem suporte também no aumento de compras e atividades na internet, que automaticamente fornecem dados sobre os consumidores. Dessa forma, geramos milhares de informações que, capturadas e correlacionadas, podem ser úteis para definir nosso perfil de crédito.

Provedor global de soluções de informação, a TransUnion lançou em julho o TrueVision, conjunto de recursos de dados de tendência. Em lugar de fazer um instantâneo da situação financeira do consumidor, o TrueVision incorpora até 72 meses de histórico da conta. Dessa maneira, oferece informações sobre seu comportamento, observando pagamentos, tendências de equilíbrio e padrões de gastos. O TrueVision reúne 2.000 atributos de dados e algoritmos proprietários.

“Os credores têm buscado insights aprimorados do consumidor para impulsionar o crescimento rentável e refinar suas estratégias de gerenciamento de risco”, disse Will North, diretor de crédito principal da TransUnion UK. Segundo a empresa, nos EUA, seus dados de tendências serviram para incluir financeiramente 26 milhões de consumidores anteriormente não autorizados.

As vantagens são fáceis de entender: consumidores antes negativados por uma situação pontual passam a ser aprovados por seu comportamento. Outros, que não se enquadravam em classificações de crédito, passam a integrá-las. As empresas garantem a adimplência e oferecem mais crédito, ou seja, vendem mais. A economia cresce.

Cadastro positivo é avanço no crédito a partir de Big Data

Cadastro positivo | Dúvidas e riscos

Embora as vantagens do cadastro positivo parecem tão otimistas quando seu nome, ainda há uma série de avanços necessários. Eles se referem principalmente ao risco de que os consumidores sejam avaliados erroneamente em razão do conjuntos de dados analisados. Essa ameaça, somada à possibilidade de vazamento de dados, coloca em risco a credibilidade da ferramenta.

Com o Big Data, as ferramentas de escore de crédito podem basear realizar análises a partir do local onde as pessoas compram, das compras que fazem e de outros fatores que não são diretamente relacionados à qualidade de crédito. Já no fim da década passada, as operadoras de cartão de crédito estavam usando diferentes critérios para a concessão de limites e autorizações. Por exemplo: se a inadimplência registrada em um loja que você costumava comprar era muito alta, a operadora podia reduzir seu limite, mesmo que você fosse adimplente.

Quando alguém é negativado por uma dívida específica, o critério de avaliação é muito claro. Por outro lado, no cadastro positivo, algoritmos complexos podem detectar padrões em um oceano de informações às quais o consumidor não tem acesso. Assim, reduz-se sua capacidade de entender quais medidas podem melhorar seu crédito – e de contestar decisões de crédito injustas.

Se discute também internacionalmente o risco de que os algoritmos criem políticas discriminatórias e subjetivas de empréstimos por trás de uma única pontuação aparentemente objetiva. Isso poderia originar, ainda que involuntariamente, discriminações étnicas e de gênero, entre outras.

Cadastro positivo | Regulações

Como as demais ferramentas possibilitadas pela transformação digital, o cadastro positivo requer atenção. As promessas oferecidas pelas mudanças são animadoras, mas também é preciso pensar nas consequências. Assim como outros temas que envolvem Big Data, a questão do gerenciamento e da governança de dados deve estar presente.

No caso do cadastro positivo brasileiro, instituições de defesa do consumidor argumentam que a inclusão automática dos indivíduos é inconstitucional. Isso porque lojas e bancos vão repassar a terceiros dados privados das pessoas sem a sua autorização. Como o risco de vazamento sempre existe (vide o caso da Equifax), o consumidor estaria exposto involuntariamente.

Novos e necessários modelos de crédito que usem fontes de dados devem estar em conformidade com as regulamentações. Por outro lado, estas regulamentações precisam acompanhar as demandas mercadológicas, atualizando-se em um ritmo ao menos semelhante ao da tecnologia, para que possamos usufruir aquilo que os dados podem nos oferecer.

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Edição: Svendla Chaves – jornalista

Imagens: StockSnap/Pixabay e Freepik

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About Otávio Monsanto de Paula

Profissional de Excelência Operacional e Business Intelligence! Blog: Excelência em Pauta.com.br
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