Dados e crédito: como equilibrar crescimento e risco 

Crédito sempre foi um jogo de equilíbrio. Conceder pouco trava vendas e crescimento e conceder demais, sem critério, aumenta inadimplência e corrói margens. 

O que mudou nos últimos anos é que dados passaram a ser o principal ativo para encontrar esse equilíbrio. Empresas que usam informação de forma estratégica conseguem aprovar mais clientes, com decisões mais rápidas e risco controlado. Já quem ainda decide com base em poucos indicadores opera com atraso e exposição desnecessária.

Neste conteúdo, vamos explorar as principais estratégias que conectam dados e crédito, explicar como a análise de risco funciona na prática e mostrar como a TargetData apoia decisões mais inteligentes ao longo de toda a jornada.

Dados e crédito: quais são as principais estratégias?

A inteligência de crédito moderna não depende de uma única fonte ou técnica. Ela combina diferentes estratégias que se complementam para criar uma visão mais completa do cliente e do risco envolvido.

Decisões automatizadas e em tempo real

Em operações de escala, decidir manualmente é inviável. Sistemas automatizados permitem analisar dados, aplicar regras e aprovar ou negar crédito em segundos. Isso aumenta a conversão, reduz custo operacional e garante padronização das decisões.

A automação não elimina o controle humano, mas direciona o time para casos realmente complexos, enquanto decisões recorrentes seguem fluxos bem definidos.

Modelos Preditivos (Machine Learning)

Modelos preditivos usam histórico de dados para estimar a probabilidade de inadimplência futura. Em vez de olhar apenas para o passado recente, eles identificam padrões de comportamento que se repetem ao longo do tempo.

Com Machine Learning, a análise se torna mais sensível a nuances: pequenas mudanças no perfil, sinais de alerta antecipados e variações de risco que passariam despercebidas em modelos tradicionais.

Dados Alternativos

Dados alternativos ampliam a análise para além do histórico financeiro clássico. Eles incluem informações cadastrais, comportamentais, vínculos, padrões de consumo e relacionamento.

Essa estratégia é especialmente relevante para perfis com pouco histórico formal, permitindo inclusão financeira sem abrir mão do controle de risco.

Análise do “Custo da Inadimplência”

Nem todo crédito inadimplente gera o mesmo impacto. Empresas mais maduras avaliam o custo real da inadimplência, considerando provisões, cobrança, recuperação, impacto no caixa e custo de oportunidade.

Com essa visão, é possível ajustar políticas de crédito para aceitar determinados riscos quando o retorno compensa, e ser mais conservador quando o custo potencial é alto.

Monitoramento Contínuo

A análise de crédito não termina na aprovação. O monitoramento contínuo acompanha mudanças no perfil do cliente ao longo do tempo, identificando sinais de deterioração antes que a inadimplência aconteça.

Essa estratégia permite ajustes de limite, renegociação preventiva e redução de perdas futuras.

Prevenção de Fraudes

Fraude e crédito caminham juntos. Identidades falsas, dados inconsistentes e comportamentos maliciosos distorcem a análise de risco.

Integrar prevenção à fraude desde o onboarding melhora a qualidade da carteira e evita que decisões de crédito sejam tomadas com base em informações fraudulentas.

Produtos Customizados

Dados permitem personalizar condições de crédito. Em vez de uma oferta única para todos, empresas conseguem ajustar limite, prazo e taxa conforme o perfil do cliente.

Isso melhora a experiência, aumenta a adesão e reduz risco, pois cada cliente recebe um produto compatível com sua capacidade real.

Open Finance

Com consentimento do cliente, o Open Finance amplia a visão sobre renda, movimentações e relacionamento financeiro. Esses dados trazem mais contexto para a análise e aumentam a precisão das decisões, especialmente em crédito pessoal e para pequenas empresas.

Regra dos 30-35%

A regra dos 30–35% é um parâmetro clássico que sugere que o comprometimento da renda com dívidas não ultrapasse esse percentual. Embora não seja absoluta, ela continua sendo um indicador útil para avaliar capacidade de pagamento quando combinada com outros dados.

Garantias

Garantias reduzem o risco da operação, mas precisam ser avaliadas com critério. Dados ajudam a validar o valor real do colateral, sua liquidez e possíveis restrições, evitando falsas sensações de segurança.

Como é feita a análise de risco de crédito?

A análise de risco de crédito busca estimar, de forma objetiva, a chance de inadimplência a partir da combinação de dados cadastrais, financeiros, comportamentais e contextuais. 

Esses dados mostram quem é o cliente, se ele tem capacidade real de pagamento, como costuma se comportar ao longo do tempo e em que cenário econômico está inserido. A força da análise está justamente nessa visão integrada, que evita decisões baseadas em um único fator isolado.

O processo começa validando identidade e consistência das informações, passa pela avaliação de histórico e capacidade financeira e então aplica modelos de risco junto a regras de negócio. 

A partir disso, a empresa define as condições do crédito ou negativa. Quanto mais confiáveis e atualizados forem os dados usados, maior a precisão da decisão e menor o risco para a carteira.

Como a TargetData pode ajudar?

A TargetData atua como parceira estratégica para transformar dados em decisões de crédito mais seguras e eficientes. 

Nossas soluções permitem validar identidades, qualificar cadastros, enriquecer bases de dados e identificar inconsistências ou sinais de risco já nas primeiras etapas do relacionamento com o cliente, inclusive no onboarding.

Com integração simples via API, a TargetData conecta análises avançadas aos sistemas internos das empresas, apoiando decisões automatizadas, monitoramento contínuo e conformidade regulatória. 

O resultado é a aprovação de mais clientes com menor risco, redução de fraudes e inadimplência e uso inteligente da informação como vantagem competitiva real.