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Bancos que atuam no Brasil têm avançado no uso de inteligência artificial para aprimorar a atividade de concessão de crédito, o que permite reduzir o tempo de análise de uma operação e elevar o volume de recursos liberados aos clientes.

Robôs são usados para coletar, organizar e avaliar as informações dos clientes com o intuito de determinar as condições de financiamento e empréstimos para pessoas físicas e jurídicas, um movimento que ganhou ainda mais relevância no momento de fraca retomada econômica.

O Bradesco conseguiu elevar em 18% a taxa de aprovação de crédito nos últimos 14 meses, considerando todas as modalidades nas quais trabalha. O motivo foi a melhor classificação das condições de pagamento dos clientes, com base no processamento de mais informações. “A demanda por crédito se manteve estável nesse período, mas mesmo assim conseguimos elevar a aprovação de empréstimos, o que é resultado 100% da tecnologia”, diz Julio Cardoso Paixão, diretor da área de crédito.

No Banco do Brasil, a inteligência artificial está sendo usada para coletar e organizar dados, entender o comportamento do cliente e fazer a melhor abordagem. “Temos algoritmos que usam mais de 2,8 mil variáveis do cliente para saber qual a melhor oferta naquele momento de vida dele”, diz Auro Magnan, gerente-executivo do programa de transformação tecnológica do BB. O resultado: nas ofertas de crédito feitas pelo banco, houve 30% mais aceitação pelo cliente.

Uma área de 120 pessoas, com profissionais como cientistas de dados dão suporte quanto ao uso da tecnologia nos demais departamentos do banco. Não que seja fácil juntar esse pessoal. Há falta deles no mercado. No ano passado, o BB abriu concurso para contratar 30 pessoas, podendo chegar a 60. Acabou recrutando e treinando 22.

A partir de um volume muito maior de dados, o Santander passou a dividir a base de clientes em grupos relacionados, o que permite ao banco trabalhar com variáveis mais específicas para cada um deles. As taxas de juros oferecidas nas linhas de crédito também passaram a ser associadas ao risco calculado para cada grupo, e não mais para os clientes como um todo. A evolução natural é que as taxas se tornem personalizadas, afirma Alexandre Borin, superintendente-executivo de riscos de pessoa física do Santander.

O Banco Sumitomo começou em 2017 a implementar robôs inteligentes em suas operações de captura e validação de informações dos clientes na sua sede no Japão — a ideia é trazer as mesmas soluções para a operação no Brasil. A estimativa é que, até 2020, a instituição consiga uma economia de 1 milhão de horas de trabalho e de US$ 450 milhões em custos.

“Quando se tem uma economia nesse montante, com certeza ela é repassada ao cliente final”, diz Paulo Pellon, presidente da UiPath no Brasil, empresa de softwares em robotização de processos empresariais que atende o banco no processo de implementação da tecnologia. Ao permitir uma análise de crédito mais minuciosa, o robô promove a personalização do crédito. “Alguns bancos conseguem reduzir a taxa de juro oferecida ao cliente final, porque o robô trata o tomador como indivíduo e não parte de um grupo”, explica.

O Bradesco estima que, há duas décadas, analisava cerca de 40 mil pedidos de crédito por mês, algo que saltou para 200 mil por dia atualmente. “Se não tivéssemos investido em modelos e inteligência para fazer decisão de crédito de maneira automática, precisaríamos de 20 mil pessoas nessa área, e não as 500 que temos hoje”, estima Edson Moreto, diretor-executivo de crédito do Bradesco.

Há cinco anos, o banco demorava seis meses para desenvolver um novo modelo de análise de crédito, e hoje o processo leva um mês. Na área de atacado, o Bradesco tem usado robôs para analisar balanços de grandes empresas e chegar a uma visão sobre desempenho. No varejo, a tecnologia tem permitido fazer oferta de crédito de maneira mais assertiva, usando os diferentes canais de distribuição, entre eles mobile e internet banking.

Outro benefício da inteligência artificial é identificar comportamentos e sugerir produtos. Segundo Borin, do Santander, tem sido assim com a Santander On, ferramenta que mostra ao cliente como o banco o enxerga — se está em dia com seus compromissos e está com o nome limpo, por exemplo.

A tecnologia tem avançado na concessão de crédito, mas ela ainda esbarra em alguns problemas burocráticos no país. No caso do financiamento imobiliário, por exemplo, embora a análise dos dados cadastrais seja mais rápida, ainda há entraves quanto à avaliação do imóvel e aos processos cartoriais. “No caso do financiamento imobiliário, não temos base de dados suficiente para fazer uma oferta mais assertiva”, diz Moreto, do Bradesco.

Fonte: Valor Econômico