O perfil thin file é um dos mais desafiadores quando o assunto é análise de crédito. Afinal, sem muitas informações, como elaborar um score condizente com o perfil do cliente?
Nesse cenário, o acesso ao crédito se torna um desafio não só para o tomador de crédito, mas para as instituições também.
Ampliar a concessão de crédito para novos públicos é uma oportunidade para as instituições, mas o risco de inadimplência é uma grande barreira.
A saída para esse desafio está em utilizar estratégias para oferecer crédito para perfis com histórico financeiro limitado e também explorar tudo a respeito da democratização do acesso ao crédito.
Como veremos a seguir neste conteúdo.
O que é um perfil thin file?
O termo thin file, ou "arquivo fino" em tradução livre do inglês, é utilizado para definir pessoas que possuem pouca ou nenhuma informação disponível para a criação de um histórico financeiro.
Quando se trata de solicitar produtos como empréstimos ou financiamentos, essa condição se torna um obstáculo, já que não há dados suficientes para gerar uma pontuação de crédito significativa.
Como resultado, os perfis thin file não conseguem comprovar que são bons (ou maus) pagadores para as instituições financeiras, e avaliar o risco de conceder crédito torna-se um desafio, e o ciclo se retroalimenta: sem acesso, não se gera histórico; sem histórico, o acesso continua restrito.
Ainda existem perfis thin files mesmo com tantas instituições financeiras disponíveis?
Sim! Milhões de pessoas ainda se enquadram nessa condição. A chegada de novos bancos, fintechs e instituições de pagamento até reforça a ideia de maior inclusão financeira.
Mas a verdade é que mesmo com propostas mais ousadas e maior apetite ao risco, essas instituições continuam enfrentando os mesmos desafios na análise de quem tem poucos dados disponíveis.
Além disso, o Brasil convive com altos índices de informalidade no mercado de trabalho. São cerca de 32,5 milhões de pessoas nessa condição, o que dificulta a geração de registros financeiros consistentes e previsíveis.
Com pouca informação, as organizações tendem a adotar posturas mais conservadoras, o que acaba restringindo o acesso de pessoas que, apesar do histórico limitado, poderiam representar boas oportunidades de negócio.
Por que esses perfis são um desafio para os bancos?
O principal obstáculo está na escassez de dados para avaliação de risco. Como a análise depende de informações que indiquem o comportamento financeiro do solicitante, os perfis com pouco ou nenhum histórico dificultam esse processo.
Pense em um jovem recém-ingresso no mercado de trabalho, sem experiência com crédito ou contas em seu nome. Mesmo que tenha renda e boa organização financeira, sua trajetória curta não fornece elementos suficientes para uma avaliação precisa.
Com isso, ele pode enfrentar maiores restrições, limites mais baixos ou até mesmo uma recusa, não por inadimplência, mas por invisibilidade nos sistemas tradicionais de análise.
Em quais grupos é mais fácil de se encontrar um perfil thin file?
Alguns grupos populacionais são mais suscetíveis a terem perfis thin file. Abaixo, vamos explorar as condições específicas de alguns desses grupos, confira!
Pessoas mais jovens
Quando foi a primeira vez que você teve contato com o sistema financeiro?
É bastante comum que pessoas comecem sua vida financeira na transição da adolescência para a vida adulta.
De acordo com as leis brasileiras, só é possível ter um cartão de crédito aos 18 anos. Logo, pessoas mais jovens não possuem um histórico de crédito substancial. Especialmente, aqueles que são recém-ingressos no mercado de trabalho, como estudantes universitários e outros que podem enfrentar dificuldades na obtenção de crédito devido à falta de experiência com as finanças.
A ausência de empréstimos anteriores ou cartões de crédito pode resultar em perfis thin file, exigindo a adoção de estratégias para entender a capacidade de pagamento desses jovens, enquanto eles constroem um histórico de crédito mais sólido com o tempo.
Classes C,D e E
Aqueles que se configuram como pertencentes às classes C, D e E podem ser mais propensos a perfis thin file devido a fatores socioeconômicos.
Ou seja: pessoas de baixa renda podem ter menos acesso a produtos e serviços financeiros, como cartões de crédito ou empréstimos.
Inclusive, a falta de participação no sistema financeiro formal dificulta a construção de um histórico de crédito robusto, prejudicando suas chances de obter crédito favorável, ainda que sejam bons pagadores.
Pessoas à margem do sistema formal — "desbancarizados"
Pessoas à margem do sistema formal, conhecidas como desbancarizadas, são aquelas que optam por não utilizar serviços bancários tradicionais, ou não possuem acesso.
Acontece que essa escolha ou circunstância pode resultar na construção de um perfil thin file, uma vez que esses indivíduos não geram dados significativos por meio de transações bancárias e da utilização de serviços financeiros em geral.
Estratégias e soluções inovadoras para análise de crédito em perfis thin file
Como você deve imaginar, atender o perfil thin file demanda estratégias para superar obstáculos e limitações que existem para as pessoas que buscam alguma oferta de crédito do mercado. Afinal, nem tudo é definitivo, concorda?
Ou seja: existem meios para contornar a situação e desenvolver a relação com o perfil thin file. O que pode servir, por exemplo, para a democratização do acesso ao crédito.
E, para as empresas, podem surgir boas oportunidades que seriam perdidas sem as ferramentas e técnicas certas que ajudam a coletar mais dados para uma decisão mais personalizada.
Abaixo, vamos discutir algumas dessas soluções.
Utilização de variáveis alternativas na análise de crédito
Os birôs de crédito não precisam ser as únicas fontes de informações para a realização de uma avaliação do risco de inadimplência. Existem outras possibilidades para melhorar a capacidade (e assertividade) de decisões, como o uso de variáveis alternativas e dados complementares.
Essa é uma boa abordagem para superar as limitações dos perfis thin file. Assim, em vez de depender exclusivamente de históricos de crédito tradicionais, as empresas podem considerar fatores como:
- Histórico de pagamentos de contas de serviços públicos;
- Transações financeiras não tradicionais;
- Dados de onde a pessoa reside;
- Dados comportamentais.
Por exemplo: a regularidade de pagamentos de aluguel e das contas de luz, água e internet, entre outras, pode ser uma indicação valiosa de responsabilidade financeira, mesmo em perfis sem histórico de empréstimos anteriores.
Análise a partir da similaridade
A análise a partir da similaridade envolve identificar padrões e comportamentos semelhantes entre os perfis thin file e aqueles com históricos de crédito mais substanciais que já fazem parte da sua base de clientes.
Para isso, as empresas podem empregar técnicas de agrupamento para identificar grupos similares e, assim, inferir características de crédito com base nos comportamentos de grupos semelhantes.
Se alguns perfis thin file, por exemplo, compartilham padrões de gastos e pagamentos semelhantes a um grupo com histórico de crédito robusto que você já conhece, isso pode indicar um menor risco associado a esses perfis dos potenciais clientes.
Trata-se, então, de mais uma camada de avaliação para que você consiga se aproximar cada vez mais do perfil individual de cada pessoa, aqui, a partir de uma análise precisa de comportamentos em comum com aqueles que compartilham comportamentos financeiros.
Modelos de IA com multidimensionalidade
A utilização de modelos de Inteligência Artificial (IA) com multidimensionalidade é uma estratégia avançada para a análise de perfis thin file.
Esses modelos consideram uma ampla gama de variáveis de forma simultânea, indo além das abordagens unidimensionais.
Com o auxílio de algoritmos de aprendizado de máquina, é possível analisar múltiplos tipos de dados, como comportamentos de compra, históricos de renda formal e interações online, proporcionando uma visão mais holística do risco de crédito.
Essa abordagem permite que empresas identifiquem padrões complexos e tomem decisões mais assertivas. Imagine, por exemplo, uma instituição financeira que deseja oferecer crédito a estudantes universitários, que não possuem um histórico de crédito.
A partir de variáveis alternativas, a empresa pode considerar as interações financeiras desses estudantes em aplicativos de pagamento, bolsas recebidas em estágios ou o histórico de pagamentos de mensalidades escolares, por exemplo.
Já na análise da similaridade, os estudantes com padrões financeiros semelhantes seriam agrupados, enquanto modelos de IA e machine learning poderiam incorporar informações de interesses, hábitos de compras e padrões de pagamento para uma avaliação mais abrangente.
Nesse sentido, sabemos que você precisa conhecer o Matera Insights — uma solução que pode facilitar a análise de crédito na sua empresa, e identificar boas oportunidades mesmo em perfis thin file.
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Gere oportunidades com o perfil thin file
A diversidade socioeconômica é marcante no Brasil: muitas pessoas trabalhando na informalidade, mais a soma de outros perfis específicos, contribuem para um crescimento significativo no número de perfis thin file.
Como vimos, esse tipo de perfil tende a constituir poucos dados para a elaboração de um score de crédito. E é aí que demonstramos o quanto esses desafios para o consumidor brasileiro (e para as empresas devem ser enfrentados.
Afinal, a ausência de dados para um score não precisa limitar o poder de decisão das instituições financeiras em conceder (ou não) o crédito solicitado por quem tem um perfil thin file.
Para isso, falamos o quanto a abordagem tradicional, centrada apenas no histórico de crédito, revela suas limitações quando confrontada com perfis que têm experiências financeiras mais modestas ou não convencionais.
Ao considerar estratégias inovadoras, as empresas podem contornar essas dificuldades e aprimorar significativamente suas capacidades de análise de crédito. Isso gera inúmeras oportunidades!
A incorporação de variáveis alternativas, como históricos de pagamentos de serviços públicos, e a análise a partir da similaridade, são abordagens que se mostram particularmente eficazes no contexto brasileiro.
Além disso, a aplicação de modelos de Inteligência Artificial oferece uma visão mais completa, levando em consideração diversos fatores simultaneamente.
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