A saúde financeira de uma instituição depende de avaliações de crédito criteriosas e consistentes. No entanto, a presença de vieses pode comprometer a precisão das decisões, afetando tanto a gestão de riscos quanto o relacionamento com os clientes.
Diante da importância de um sistema de crédito mais justo e inclusivo e das oportunidades de negócio associadas a esse contexto, torna-se essencial adotar abordagens cada vez mais racionais e estruturadas na concessão de crédito.
Reduzir a influência de vieses não é apenas uma questão regulatória ou ética, mas também estratégica.
Neste conteúdo, apresentamos os principais vieses que podem impactar a análise de crédito e discutimos caminhos práticos para mitigá-los, fortalecendo a tomada de decisão e a confiança no processo.
Boa leitura
Principais problemas dos vieses em uma análise de crédito
A concessão de crédito já é, por si só, um processo complexo. Quando os vieses entram em cena, o risco é ampliar erros que afetam não apenas os resultados financeiros, mas também a percepção de consistência e a qualidade do relacionamento com os clientes.
Esses vieses podem surgir de diferentes frentes: padrões históricos mal interpretados, limitações nos modelos de scoring, dados incompletos ou até pressupostos invisíveis embutidos nas regras de decisão.
Muitas vezes, eles passam despercebidos, e é justamente aí que se tornam mais perigosos.
O impacto é direto: boas oportunidades deixam de ser aproveitadas, como a aprovação de clientes com real capacidade de pagamento, enquanto decisões equivocadas aumentam a exposição ao risco de inadimplência.
Identificar e tratar esses vieses é um passo essencial para tornar a análise de crédito mais precisa, equilibrada e alinhada aos objetivos do negócio.
A seguir falaremos mais sobre esse tema.
Recusa do crédito pela análise da população estar enviesada
Imagine quantas oportunidades são perdidas ao negar crédito a bons candidatos? Populações sub-representadas ou mal representadas nos dados de treinamento podem ser injustamente penalizadas por conta disso.
É o que pode acontecer, por exemplo, quando um modelo de crédito treinado predominantemente com dados de uma população urbana cruza com candidatos de áreas rurais. Isso pode resultar em recusas indevidas, uma vez que as variáveis podem não se aplicar ao perfil do seu cliente em contextos rurais.
Assim, é crucial garantir que os dados coletados sejam representativos com cada perfil de consumidor com os quais você deseja iniciar e manter um relacionamento.
Vieses não tão óbvios
Vieses implícitos podem surgir de correlações que, aparentemente, são neutras. Por exemplo: utilizar o CEP como uma variável pode, sem intenção, introduzir um viés socioeconômico.
Isso ocorre porque certas áreas geográficas podem estar fortemente associadas a determinados grupos demográficos, levando a decisões enviesadas que penaliza injustamente candidatos baseados em onde moram.
Pouca diferenciação entre públicos
Para explicar este problema, vamos considerar duas instituições financeiras focadas nas classes C e D: uma é do Paraná e, a outra, do interior do Mato Grosso.
Embora os públicos pertençam às mesmas classes sociais, as diferenças regionais fazem com que esses públicos não sejam homogêneos. Afinal de contas, cada região possui particularidades econômicas, culturais e sociais que influenciam o perfil financeiro dos indivíduos.
Portanto, aplicar o mesmo modelo de crédito sem considerar essas diferenças pode resultar em decisões imprecisas e injustas.
Desconsideração de contextos temporais
Eventos como crises econômicas, pandemias ou mudanças no mercado de trabalho podem afetar temporariamente o comportamento financeiro e a capacidade de crédito dos indivíduos.
Em cenários de instabilidade, é comum observar uma redução no consumo e maior cautela nos gastos, muitas vezes motivadas por fatores conjunturais, e não por uma deterioração estrutural do risco. Esse tipo de comportamento, isoladamente, não reflete a capacidade de crédito no longo prazo.
Quando esses contextos temporais são ignorados, instituições podem acabar negando produtos financeiros a clientes que, em condições normais, apresentavam um perfil de risco adequado.
Melhores práticas para evitar vieses na análise de crédito
A partir das questões acima, fica fácil perceber que resolver o problema dos vieses na análise de crédito traz a possibilidade de decisões mais justas, precisas e, ao mesmo tempo, interessantes para o negócio.
Para que isso aconteça, existem boas práticas que podem ser aplicadas. O que, acreditamos, será determinante para promover um sistema de crédito mais equitativo e inclusivo.
A seguir, veremos algumas das estratégias que podem ser implementadas para alcançar esse objetivo.
Realizar auditorias regulares de dados
A auditoria periódica dos dados utilizados no treinamento de modelos de crédito permite que a equipe verifique a representatividade das informações e identifique possíveis desbalanceamentos.
Daí, a importância das auditorias periódicas, que aumenta a capacidade de conferência de dados para que eles não estejam enviesados e que todos os grupos populacionais estejam adequadamente representados.
Para isso, analise a revisão detalhada e certifique-se de que os dados corretos sejam coletados, armazenados e utilizados no treinamento dos modelos de cada perfil.
Garantir uma representação homogênea de exemplos nos dados de treinamento
A representatividade dos dados de treinamento é essencial para construir modelos justos e precisos. Dados desbalanceados podem levar a modelos que favorecem ou desfavorecem determinados grupos, como:
- Perfis Thin File;
- Perfis Full File;
- Clientes jovens (e com baixo histórico, portanto);
- entre outros que podem confundir o seu modelo.
Para remediar esse problema, é necessário coletar informações de diferentes fontes e aplicar técnicas de balanceamento de dados.
Utilizar dados sintéticos
Os dados sintéticos também podem ser utilizados quando os dados reais disponíveis não são homogêneos. Nesses casos, eles funcionam como um recurso estratégico para balancear o conjunto de treinamento dos modelos.
Esse balanceamento pode ser feito por meio de técnicas de geração de dados, como algoritmos de oversampling, que criam exemplos adicionais para classes sub-representadas. O resultado é um conjunto de dados mais equilibrado e representativo.
Com isso, é possível reduzir vieses na análise de crédito e aumentar a precisão dos modelos, especialmente em cenários com baixa disponibilidade ou concentração excessiva de determinados perfis.
Monitoramento e ajuste contínuo
É importante monitorar continuamente a representatividade dos dados e ajustar o conjunto de treinamento conforme necessário.
Ferramentas de análise de dados e as já citadas auditorias podem identificar desbalanceamentos e vieses emergentes.
Outro benefício que essa ação traz, é a detecção precoce de problemas e a implementação de ajustes de maneira proativa.
Consequentemente, os modelos de crédito permanecem justos e alinhados aos objetivos de negócio ao longo do tempo.
Redução de vieses e correlações espúrias
Adicionar mais variáveis relevantes ao modelo ajuda a reduzir vieses, pois elas absorvem aquele indesejável efeito de correlações espúrias.
Se as suas variáveis são bem escolhidas e relevantes, isso aumenta a precisão do modelo e minimiza o impacto de informações incorretas. Ou seja: por mais que essas correlações possam existir, a adoção estratégica de variáveis reduz o risco de influência nos resultados.
Identificação de variáveis relevantes
Este tópico é um excelente complemento ao que falamos acima: inclua variáveis que tenham uma relação direta com a capacidade de crédito dos indivíduos. Alguns exemplos de variáveis relevantes:
- Histórico de pagamento;
- Fontes de renda diversas;
- Tempo de emprego atual;
- Nível de endividamento.
Essas e outras variáveis são indicadores mais precisos da capacidade de crédito dos candidatos e ajudam a construir modelos que refletem de maneira fiel a realidade financeira atual de cada um deles.
Análise e engenharia de variáveis
A engenharia de variáveis, ou seja: a criação de novas variáveis a partir das existentes, pode também melhorar o desempenho do seu modelo de análise de crédito.
Isso porque a prática permite a descoberta de padrões ocultos nos dados e também a criação de novos indicadores que podem contribuir para a precisão e justiça das suas decisões de crédito.
Uso de técnicas avançadas de machine learning
Modelos baseados em árvores e redes neurais profundas são bons exemplos de como a sua empresa pode usar a inteligência artificial e machine learning para capturar relações complexas entre variáveis e melhorar a precisão do seu modelo.
Eles podem, inclusive, ser utilizados para entender a importância de cada variável e identificar possíveis vieses e, consequentemente, torna-se possível desenvolver modelos robustos.
Conclusão
Uma análise de crédito sem vieses tem tudo para fortalecer a sua instituição e gerar ainda mais valor à concessão.
E isso pode ser feito com um bom planejamento estratégico, pois, como vimos ao longo do artigo, implementar as melhores práticas promove um sistema de crédito mais equitativo, justo e inclusivo. São estratégias essenciais para minimizar os vieses e melhorar a precisão das decisões.
A Matera Insights está comprometida em ajudar empresas a superar os desafios dos vieses na análise de crédito.
Para isso, temos soluções baseadas em IA que aprimoram sua perspectiva sobre cada cliente, aumentam a disponibilidade e confiabilidade das suas análises.
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