O mercado financeiro brasileiro está passando por uma transformação significativa. A inteligência artificial (IA) e os modelos preditivos estão redefinindo a forma como as instituições avaliam riscos e concedem crédito. A análise, que antes dependia de históricos bancários, agora é complementada por dados comportamentais e algoritmos, capazes de prever a probabilidade de pagamento de cada cliente.
Adoção da IA no setor financeiro
De acordo com a Federação Brasileira de Bancos (Febraban), mais de 70% das instituições financeiras no Brasil já utilizam soluções de IA para análise de crédito e prevenção de fraudes. Isso resulta em uma melhora na precisão dos modelos e, consequentemente, na redução da inadimplência.
Para o economista Reinaldo Soares, especialista em IA aplicada a finanças, essa transformação redefine a lógica do sistema financeiro. Além disso, ele aponta para os benefícios da IA para a inclusão de mais pessoas no sistema financeiro.
A inteligência artificial está promovendo uma mudança de paradigma na concessão de crédito, passando de uma análise reativa para uma abordagem proativa e holística. Os algoritmos modernos, ao processarem dados multifacetados, elevam a precisão das decisões e fomentam maior equidade, permitindo que indivíduos sub-bancarizados sejam avaliados de forma mais justa.
— Reinaldo Soares, economista e especialista em IA aplicada a finanças
Inclusão preditiva e análise comportamental
O uso de IA e machine learning permite identificar padrões de comportamento que os modelos tradicionais não captavam. Em vez de analisar apenas o histórico financeiro, os novos sistemas avaliam o presente comportamental, como movimentações digitais, recorrência de consumo e estabilidade de renda.
Na prática, milhões de brasileiros antes considerados “invisíveis ao crédito” passam a ser incluídos no sistema. A inclusão preditiva, baseada em dados não convencionais, permite que bancos e fintechs concedam crédito com menor risco e maior retorno, ampliando o acesso a produtos financeiros.
Desafios éticos e regulatórios
Entretanto, a adoção da IA exige cuidado. Modelos mal calibrados podem reproduzir vieses e discriminações históricas, o que impõe desafios éticos e regulatórios. O Banco Central e o Conselho Monetário Nacional já estudam formas de supervisionar o uso de algoritmos em operações financeiras, com foco na transparência dos critérios utilizados.
Calibrar modelos de IA não é apenas uma questão técnica, mas um imperativo de governança algorítmica que equilibra inovação e responsabilidade. No contexto brasileiro, a ênfase na ética é essencial para mitigar vieses e assegurar que a tecnologia sirva à inclusão, não à exclusão, promovendo um ecossistema financeiro mais sustentável e confiável.
— Reinaldo Soares, economista e especialista em IA aplicada a finanças
IA e a prevenção de fraudes
Outro ponto importante é o papel da IA na prevenção de fraudes. Com a digitalização do sistema financeiro, golpes e tentativas de manipulação de dados aumentaram. Modelos preditivos treinados em grandes volumes de dados conseguem identificar anomalias em tempo real, reduzindo perdas e aumentando a confiabilidade do sistema.
Em resumo, a inteligência artificial se consolida como um novo eixo de competitividade entre instituições financeiras. Quem melhor dominar o uso ético e estratégico dos dados tende a liderar o mercado nos próximos anos.
Sobre o especialista
Reinaldo Soares de Camargo é Doutor em Economia pela Universidade Católica de Brasília, com formação em Matemática pela PUC Goiás e especialização em Ciência de Dados e Inteligência Artificial aplicada a finanças. Atua na interseção entre modelagem estatística, economia computacional e governança de dados, com foco na transformação digital e na sustentabilidade das infraestruturas críticas de informação.
