O que fazer na concessão de crédito com tantos “informais”?

informalidade no mercado de trabalho brasileiro, que atinge cerca de 40% da população economicamente ativa, representa um desafio significativo para a concessão de crédito tradicional. A comprovação de renda formal, exigida pela maioria das instituições financeiras, torna-se um obstáculo para milhões de brasileiros. No entanto, o setor financeiro tem buscado soluções alternativas, principalmente os varejistas, que para atender a essa demanda crescente por crédito, tem utilizados ferramentas que até pouco tempo era de uso somente dos bancos e financeiras.

A utilização da renda presumida já é uma realidade disponível nos diversos Bureau’s de crédito, modelo interno de bancos, financeiras e varejista, começa a quebra um ciclo de crédito onde só há renda comprovada. As práticas alternativas já utilizada para avaliar a capacidade de pagamento de trabalhadores informais, tais como análise do extrato bancário, com fluxo de entradas e saídas de recursos na conta bancária, combinado com o histórico de pagamentos de contas e serviços, oferece um panorama detalhado do comportamento financeiro do indivíduo, “somente em bancos”, deixando os varejistas dependentes da informações internas e comprovações de experiência de crédito anterior, apresentadas pelos clientes no momento de solicitações crédito.

Há um outro recurso que apoia a decisão de crédito, porém restrita a composição da nota do “Score de crédito” dos solicitantes de crédito, que é o Cadastro Positivo, que reúne o histórico de crédito dos consumidores, e tem se consolidado como uma ferramenta fundamental para a análise de crédito, pois permite que o comportamento financeiro positivo seja um critério de avaliação, entretanto, não traz informação de renda e capacidade de pagamento para contratação de crédito.

Há uma luz no fundo do túnel, a evolução tecnológica tem impulsionado o desenvolvimento de modelos estatísticos e de inteligência artificial para a avaliação de crédito. Modelos de regressão logística, amplamente utilizados no setor financeiro, que já é uma realidade no varejo A renda presumida uma ferramenta utilizada pelas instituições financeiras para estimar a capacidade de pagamento de um indivíduo quando a comprovação formal da renda é difícil ou inexistente. Isto é especialmente útil para pessoas que trabalham por conta própria, como autônomos e profissionais liberais, que muitas vezes não possuem um contracheque tradicional.

Como funciona a renda presumida? Ao invés de se basear apenas em documentos como o comprovante de renda, a renda presumida utiliza um conjunto de dados e informações para estimar a renda do indivíduo. Esses dados podem incluir: “profissional”, em que tipo de atividade exercida, tempo de experiência, formação acadêmica; Informações “patrimônio” bens imóveis, veículos, investimentos; “comportamento financeiro” histórico de pagamentos, consultas ao SPC e Serasa, movimentação bancária; “dados demográficos” idade, estado civil, região de moradia etc. Com base nessas informações, um algoritmo calcula uma faixa de renda provável para o indivíduo, essa estimativa é utilizada para avaliar a capacidade de pagamento e definir o limite de crédito que pode ser concedido, lembrando sempre que essa renda deverá ser comparada com a renda informar e outras fontes de rendas apuradas no momento da análise da proposta de crédito.

Toda essa engenharia para cálculo de renda presumida, utilizada de tecnologia, e o machine learning, por sua vez, é uma tecnologia, que permite processar grandes volumes de dados e identificar padrões complexos, tornando a informação de “renda presumida” mais precisa e eficiente.

A análise de cluster, que identifica grupos de consumidores com características semelhantes, e as redes neurais, inspiradas no funcionamento do cérebro humano, são exemplos de outras tecnologias que estão sendo aplicadas na concessão de crédito e geração de insumos como a renda presumida. Essas ferramentas permitem criar estratégias personalizadas para cada segmento de clientes e identificar oportunidades de negócio.

Embora as soluções alternativas e os modelos estatísticos tenham ampliado o acesso ao crédito para trabalhadores informais, desafios como a proteção de dados, a inclusão digital e a precisão dos modelos ainda precisam ser superadas. No entanto, a expansão do crédito para esse público e o uso de tecnologias avançadas representam uma oportunidade para o desenvolvimento econômico e a redução das desigualdades sociais.

A comprovação de renda, seja ela formal ou alternativa, continua sendo fundamental para garantir que o crédito seja uma ferramenta de empoderamento financeiro e não um fardo. A integração de soluções tecnológicas e estatísticas é o caminho para uma concessão de crédito mais inclusiva, ágil e segura, promovendo a inclusão financeira e o desenvolvimento econômico do país.