A implementação do sistema trará bons resultados só se vem acompanhada da adoção de tecnologias como big data e inteligência artificial (IA)
Estudos do Banco Mundial apontam que aproximadamente 70% de todos os birôs de crédito do mundo fornecem informações tanto negativas quanto positivas – como será possível fazer aqui no Brasil agora que o Cadastro Positivo foi aprovado pelo Senado, na semana passada. As novas regras permitirão a inclusão compulsória ao cadastro para todos os consumidores e empresas, havendo a possibilidade da solicitação de saída (Opt-out), além da participação de informações e dados de outras indústrias, como telefonia, utilidades públicas e serviços.
Segundo simulações apresentadas no ‘credit reporting’ do Banco Mundial, a inadimplência do crédito cairia de 3,37%, sobre empréstimos concedidos com base apenas informações negativas, para 1,84% de inadimplência para informações negativas e positivas, ou seja, uma redução de 1,53 ponto percentual. Para um banco com aproximadamente US$ 100 milhões de carteira de crédito, a redução representaria ganho de US$ 1,53 milhão. As mesmas simulações para os Estados Unidos e a Argentina também apresentaram resultados relevantes, com reduções na inadimplência de 1,45 p.p e 0,83 p.p, respectivamente
Embora muito relevante e positiva para a expansão segura do crédito, como indicam as simulações do Banco Mundial a aprovação das novas regras do Cadastro Positivo não constituem uma garantia automática de uma queda dos juros e/ou de redução dos ‘spreads’ bancários – a diferença entre a remuneração que o banco paga ao aplicador para captar um recurso e o quanto esse banco cobra para emprestar o mesmo dinheiro.
Seu uso vai surtir um efeito benéfico somente se o sistema bancário o empregar e usar da forma apropriada, o que dependerá da estratégia e da capacidade de adaptação/inovação das instituições financeiras no sentido de utilizar a ferramenta para derrubar o ‘spread’ bancário. Para tanto, as ofertas terão que ser individualizadas; as instituições teriam de adequar suas ofertas ao perfil de cada um dos consumidores.
Essa mudança representará um desafio para as instituições mais tradicionais. É daí que surgem as dúvidas se o resultado será realmente a queda do ‘spread’ bancário, pois embora o sistema financeiro já disponha de várias ferramentas para identificar o perfil do tomador de crédito, essas soluções não são utilizadas, hoje, visando a redução da taxa de juros. Na prática, têm sido usadas tão somente para garantir a concessão de crédito, o que acaba levando o bom pagador para a vala comum no que se refere aos juros.
Novas tecnologias, como ‘big data’ e inteligência artificial (IA) também servem para inserir milhões de pessoas no mercado de crédito, com a segurança derivada da identificação de milhares de variáveis, que apontam tendências, hábitos e preferências. Outras indústrias, como seguradoras por exemplo, já se valem das soluções derivadas destas tecnologias para adaptar sua precificação ao risco identificado.
Até pouco tempo atrás, ao vender uma apólice, sabiam apenas se o indivíduo era bom pagador – informação dada pelos birôs de crédito – onde morava, trabalhava e seu histórico de sinistros. Já o problema de roubo e furto, que toma, em média, 30% da margem das seguradoras no Brasil, não podia ser mensurado com precisão a partir de informações tradicionais. Com o uso de ‘big data’, o cruzamento de novos dados permite, em minutos, precificar o risco de roubo e furto, com uma performance cinco vezes superior aos meios tradicionais.
Portanto, é imprescindível que as empresas continuem ampliando seus investimentos em análise de dados. Quem não investir vai ficar para trás, e o Cadastro Positivo acabará por resultar em redução do ‘spread’, somente no caso das instituições que se adaptarem ou aquelas que já nascerem nesta nova realidade como as fintechs de crédito por exemplo. Elas podem capitanear esse movimento oferecendo uma análise de crédito mais completa e, dessa forma, capacitando-se a trabalhar com juros variáveis, personalizados, em vez das taxas homogêneas geralmente definidas por tipo de empréstimo ou linha de crédito que o sistema bancário vem praticando há centenas de anos.
*Domingos Monteiro é CEO da Neurotech.
