Quando os algoritmos passam a decidir o risco nos bancos
Inteligência artificial transforma gestão de riscos nos bancos, ampliando análise de dados, prevenção a fraudes e decisões de crédito
Tasso Lugon
Tasso Lugon é CEO da Banestes DTVM e especialista em tecnologia, inovação e transformação digital. Reconhecido nacionalmente, lidera projetos que unem setor público e financeiro para gerar impacto e inclusão. Sua trajetória inclui passagens pelo Tribunal de Justiça do ES, Ministério Público Estadual, Prefeitura de Vila Velha e Governo do Estado, sempre promovendo modernização e resultados.
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A gestão de riscos sempre esteve no coração do sistema bancário. Desde os primeiros bancos, a capacidade de avaliar inadimplência, estimar perdas e calcular corretamente o risco determinou quais instituições prosperariam e quais acabariam quebrando.
Durante muito tempo, essa análise dependia basicamente da experiência humana. Gerentes avaliavam crédito observando histórico bancário, renda, garantias e, em muitos casos, a própria intuição construída ao longo da carreira.
Hoje esse cenário mudou profundamente. Bancos processam bilhões de dados todos os dias e utilizam modelos preditivos baseados em inteligência artificial e machine learning para apoiar decisões de crédito, detectar fraudes e administrar riscos.
Os tradicionais sistemas de pontuação de crédito já representaram um grande avanço ao trazer mais objetividade às decisões. Baseados em modelos estatísticos, eles relacionam características financeiras com históricos de inadimplência.
Mesmo assim, esses sistemas possuem limitações claras. Em geral, trabalham com dados estruturados e atualizados com pouca frequência, além de não captarem mudanças rápidas no comportamento financeiro das pessoas.
A nova geração de modelos preditivos amplia esse horizonte. Utilizando inteligência artificial, os bancos conseguem analisar centenas de variáveis ao mesmo tempo, incluindo transações em tempo real, padrões de uso de aplicativos e hábitos de consumo digital.
Essas informações permitem avaliar melhor o risco de clientes que antes ficavam fora do sistema financeiro. Pagamentos regulares de contas de serviços, compras on-line ou assinaturas digitais podem revelar disciplina financeira mesmo entre pessoas sem histórico bancário formal.
Outra aplicação importante está no combate a fraudes. Sistemas modernos analisam padrões de comportamento em milissegundos, considerando fatores como sequência de ações no aplicativo, dispositivo utilizado e velocidade das transações.
Além disso, bancos utilizam modelos preditivos para simular cenários econômicos e entender como suas carteiras de crédito podem reagir a crises, aumento de juros ou queda de renda.
Apesar dos avanços, o uso de algoritmos também levanta desafios. Um dos principais é o risco de vieses nos dados utilizados para treinar os modelos.Por isso, reguladores em todo o mundo vêm exigindo mais transparência no uso da inteligência artificial no setor financeiro.
No futuro, a gestão de riscos será cada vez mais orientada por dados. Em um sistema financeiro cada vez mais digital, a capacidade de prever problemas antes que eles aconteçam pode ser a diferença entre crescimento e crise.
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