Um material, elaborado pela KPMG, oferece uma análise sobre como a inteligência artificial (IA) está revolucionando a gestão de risco de crédito no setor financeiro, especialmente no contexto brasileiro. Frente a um cenário cada vez mais complexo, marcado por eventos extremos, variações econômicas e avanços tecnológicos rápidos, a evolução das metodologias e ferramentas disponíveis se torna uma necessidade imperativa para as instituições financeiras que desejam manter sua eficácia e conformidade regulatória.
Segundo o conteúdo, tradicionalmente, os modelos utilizados para avaliação de risco de crédito, como regressões lineares e scorecards, eram suficientes em ambientes menos voláteis e com menor volume de dados. Contudo, com a expansão exponencial de informações — tanto estruturadas quanto não estruturadas — e a necessidade de respostas ágeis às mudanças econômicas, esses modelos tradicionais vêm se mostrando insuficientes.
Além disso, ele aponta que o aumento de eventos imprevisíveis, como crises financeiras, denúncias macroeconômicas, mudanças nas políticas regulatórias e a rápida digitalização do mercado, requerem uma abordagem mais sofisticada e responsiva. Nesse contexto, a IA surge como uma ferramenta indispensável, capaz de criar modelos mais dinâmicos, que aprendem e se ajustam de forma contínua às novas condições do mercado.
A regulamentação do setor, também é abordado, especialmente após a crise financeira global de 2008, trouxe medidas mais rigorosas, como o IFRS 9, que exige a provisão para perdas de crédito esperadas com base em cenários econômicos futuros. No Brasil, a Resolução CMN 4.966/21 reforça a necessidade de uma avaliação mais precisa, ajustadas às normas internacionais de contabilidade, para garantir maior transparência e responsabilidade na gestão de riscos.
De acordo com o material, a IA, ao possibilitar a análise de dados em larga escala e integrar variáveis macroeconômicas relevantes, contribui para cumprir esses requisitos de forma eficiente. Seus algoritmos podem processar grandes volumes de dados, identificando padrões e tendências que seriam difíceis de detectar por métodos tradicionais. Assim, as instituições podem desenvolver modelos mais robustos e adaptativos, capazes de ajustar suas previsões conforme as mudanças do cenário econômico.
Além disso, mostra que a inteligência artificial viabiliza uma análise multi-fonte, combinando informações de fontes distintas, sejam elas bancos de dados internos, feeds de notícias, dados de redes sociais ou informações econômicas externas. Essa abordagem permite que os gestores tenham uma visão mais granular e precisa do risco de crédito, possibilitando decisões rápidas e fundamentadas.
Outro ponto são as ferramentas de machine learning, por exemplo, aprendem com dados históricos e atuais, aprimorando suas previsões ao longo do tempo. Isso resulta em maior precisão na classificação de clientes, na identificação de sinais de inadimplência antecipada e na avaliação de cenários futuros sob diferentes condições econômicas.
Apesar das vantagens evidentes, a implementação de soluções de IA enfrenta desafios estratégicos e técnicos. Um dos principais obstáculos é a gestão de grandes volumes de dados, que exige infraestrutura avançada, além de processos internos bem estruturados para garantir qualidade e integridade da informação.
Outro desafio importante é a escassez de profissionais especializados em ciência de dados, análise de risco e tecnologia, levando muitas instituições a investirem em programas de treinamento e na contratação de equipes multidisciplinares.
Ainda há a necessidade de garantir a segurança e privacidade dos dados — especialmente em um setor onde informações sensíveis são frequentemente tratadas —, além de assegurar a transparência e a explicabilidade dos algoritmos utilizados. Essa última questão é fundamental para garantir a conformidade regulatória e a confiança dos stakeholders.
O futuro da gestão de risco de crédito passa necessariamente pela evolução contínua das soluções de IA, com foco na personalização, automação e inteligência preditiva. À medida que as instituições aprimoram suas capacidades, espera-se que o setor financeiro seja capaz de responder com maior agilidade e precisão às dinâmicas econômicas globais, minimizando perdas e elevando a segurança do sistema financeiro.
A adoção de tecnologias avançadas também abrirá espaço para uma maior inteligência na gestão de provisões e perdas esperadas, contribuindo para uma avaliação mais realista e preventiva. Além disso, o setor deve continuar investindo na capacitação de seus talentos e na implementação de boas práticas de governança de dados, essenciais para o pleno aproveitamento das vantagens da inteligência artificial.
