O avanço da inteligência artificial (IA) no setor financeiro ganhou força em 2025, impulsionado pelo aumento da inadimplência. Dados do Banco Central mostram que a taxa de atraso superior a 90 dias para pessoas físicas chegou a 5,2%, enquanto entre empresas alcançou 3,3% no último trimestre. Diante desse cenário, plataformas financeiras intensificaram o uso de machine learning para análise de risco, buscando decisões mais rápidas e precisas.
Adoção da IA como infraestrutura crítica
Rafael Franco, CEO da Alphacode, empresa especializada em desenvolvimento de aplicativos financeiros, destaca que a adoção da IA deixou de ser tendência e se tornou infraestrutura crítica para escalar crédito. Ele explica que os modelos preditivos analisam padrões de movimentação, frequências de compra, localização, histórico de pagamentos e sinais atípicos, proporcionando um retrato mais fiel do risco real.
Quando modelos preditivos conseguem analisar automaticamente padrões de movimentação, frequências de compra, localização, histórico de pagamentos e sinais de comportamento atípico, o processo de concessão deixa de depender exclusivamente de regras fixas. A aprovação passa a refletir um retrato mais fiel do risco real.
— Rafael Franco, CEO da Alphacode
Além disso, estudos corroboram esse movimento. Uma pesquisa da McKinsey aponta que instituições que utilizam algoritmos avançados em análise de crédito podem reduzir a inadimplência entre 10% e 25%, ampliando a base de clientes aprovados com segurança. No Brasil, a Febraban estima que mais de 70% das instituições já incorporam algum nível de automação preditiva em etapas de análise e monitoramento.
Agilidade e eficiência nas decisões
A automação também tem acelerado o tempo de resposta. Plataformas de crédito que adotam machine learning conseguem emitir decisões instantâneas em operações de alto volume. Isso atende desde fintechs que operam contas digitais até marketplaces que ofertam crédito ao vendedor. Franco observa que o usuário não tolera mais processos demorados e que a IA permite realizar análises que antes levavam horas em poucos segundos, sem sacrificar a segurança.
O usuário não tolera mais processos demorados. IA permite realizar análises que antes levavam horas em poucos segundos, sem sacrificar a segurança.
— Rafael Franco, CEO da Alphacode
De modelo reativo a preditivo
Na prática, o ecossistema financeiro está migrando de um modelo reativo para um preditivo. Em vez de aguardar a inadimplência, as instituições passam a monitorar continuamente indicadores de risco e comportamento. Com isso, ajustam limites, taxas e ofertas antes que o problema ocorra, reduzindo perdas e melhorando a eficiência operacional. Segundo o executivo, empresas que trabalham com crédito precisam conciliar velocidade com responsabilidade, e a IA oferece escala, precisão e controle.
Governança e compliance
Para especialistas, o desafio está em manter governança e compliance. A adoção de IA em crédito exige aderência às normas do Banco Central e atenção à LGPD, especialmente no uso de dados sensíveis e no desenvolvimento de modelos explicáveis. Plataformas que avançam nessa direção tendem a equilibrar inovação com transparência, oferecendo análises robustas sem comprometer a segurança jurídica.
Com o aumento da competição entre fintechs e bancos digitais, a análise automatizada e adaptativa deve se consolidar como padrão no setor. Franco conclui que o futuro do crédito está nos modelos inteligentes, capazes de aprender e melhorar com o tempo, permitindo que as empresas operem com mais eficiência e ofereçam uma jornada mais justa e precisa para o usuário.
O futuro do crédito está nos modelos inteligentes, capazes de aprender e melhorar com o tempo. Quem dominar essa camada preditiva vai operar com mais eficiência e oferecer uma jornada mais justa e precisa para o usuário.
— Rafael Franco, CEO da Alphacode
