Predição de inadimplência: reduza riscos e descubra oportunidades na sua base

De acordo com os últimos dados da Confederação Nacional de Dirigentes Lojistas (CNDL) e do SPC Brasil, mais de 71 milhões de brasileiros estavam com o nome negativado em julho de 2025.

Na prática, esse cenário traz sérios desafios: a inadimplência compromete o fluxo de caixa, reduz a rentabilidade e pode até baçançar a sobrevivência de uma instituição.

É aqui que técnicas de predição da inadimplência, fazem a diferença. Soluções inovadoras que ajudam a antecipar riscos, melhorar a assertividade nas concessões de crédito e, ao mesmo tempo, revelar oportunidades já presentes na sua base de clientes.

Se você deseja entender mais sobre este conceito e como funciona a predição da inadimplência, continue sua leitura!

Qual é a definição de inadimplência?

A inadimplência se caracteriza pelo não cumprimento de alguma obrigação financeira dentro do prazo estabelecido. 

É um conceito que se aplica em diversos contextos como empréstimos bancários, faturas de cartão de crédito, boletos de pagamento, financiamentos, contratos comerciais, e por aí em diante. 

Ela representa um risco relevante para a saúde financeira e a capacidade de crescimento de uma instituição.

O que é a predição de inadimplência? 

A predição de inadimplência é uma abordagem analítica, ou seja, que usa técnicas e modelos de análises de dados e métodos estatísticos para prever a probabilidade de um indivíduo deixar de pagar uma dívida em aberto.

Ao aplicar abordagens como essa, as empresas conseguem identificar, de forma antecipada, os clientes que apresentam maior risco de não cumprir suas obrigações financeiras, ou seja, essa análise impede que o crédito seja dado completamente no escuro.

Com essas informações em mãos, os times conseguem adotar medidas preventivas, como:

• não conceder crédito;
• estabelecer limites mais restritivos;
• criar condições de pagamento diferenciadas;
• desenvolver estratégias de comunicação específicas; etc.

Por que é tão importante para as instituições?

A predição de inadimplência oferece uma visão antecipada e fundamentada sobre os riscos envolvidos na concessão de crédito.

Nesse cenário cada vez mais competitivo, no qual novos players disputam espaço no mercado de crédito, a capacidade de conceder crédito de forma assertiva e escalável se torna um diferencial estratégico.

Mais do que reduzir riscos, esse tipo de análise permite evitar prejuízos, agilizar processos e identificar oportunidades dentro da própria base de clientes, destacando aqueles com maior potencial de serem bons pagadores.

Como funciona? 

A predição de inadimplência pode ser feita de diversas maneiras, a depender dos dados utilizados durante a análise.

Em geral, podemos dizer que é importante fazer uso de dados financeiros, comportamentais, geográficos, demográficos, históricos de relacionamento, entre outros.

Após a coleta e definição dos dados a serem usados, parte-se para o passo seguinte, que envolve a criação de modelos estatísticos e algoritmos avançados, que identificam padrões e correlações entre as variáveis analisadas.

Esses modelos são “treinados” a partir da base de dados fornecida e vão, continuamente, sendo aprimorados para gerar previsões cada vez mais certeiras.

Como fazer uma predição de inadimplência? 

Prever a inadimplência não é apenas aplicar uma fórmula pronta, trata-se de combinar dados, técnicas estatísticas e inteligência para prever o risco de um cliente deixar de pagar.

Existem diferentes abordagens que vão desde modelos tradicionais até métodos mais sofisticados, capazes de identificar padrões ocultos. A seguir, veremos algumas dessas abordagens.

Vá além das variáveis tradicionais 

Em vez de se limitar a dados de renda, patrimônio e histórico de pagamento, incorpore variáveis alternativas. Dados comportamentais, geográficos e de consumo, podem oferecer bons insights. Por exemplo, informações sobre onde o cliente mora, seus hábitos de compra e as tendências do mercado de trabalho em sua região criam um panorama mais completo do risco.

Trate o score de crédito de forma individual 

Embora a predição de inadimplência se baseie em padrões, cada cliente é único. Analise o contexto individual do cliente. A personalização é fundamental, pois permite considerar informações específicas que podem não aparecer em uma análise padronizada. Isso garante que a avaliação seja mais precisa, considerando as nuances de cada caso.

Analise o perfil de comportamento 

Ao analisar o perfil demográfico, comportamental e geográfico do cliente, podemos identificar padrões que nos permite inferir se ele se enquadra em um perfil de risco ou de confiança.

Em uma análise conduzida pela Matera Insights, ao observar alguns bairros de São Paulo, encontramos correlações sobre o risco de inadimplência. Notou-se, por exemplo, que em bairros com grande interesse em planos de saúde, a inadimplência é menor, provavelmente devido à indicação de uma renda mais estável.

Por outro lado, onde havia maior interesse em bancos digitais e cartões de crédito, a inadimplência era um pouco maior.

Considere o contexto microgeográfico

Focar em microrregiões e bairros, como a Vila Mariana, mostrou que os interesses predominantes dos moradores (viagens, finanças e investimentos) estão correlacionados com uma menor taxa de inadimplência. No entanto, é essencial lembrar que nem todos os indivíduos se encaixam nesse padrão, a análise deve sempre cruzar o contexto da região com o comportamento individual do cliente para uma predição mais assertiva.

Ao adotar uma abordagem que cruza diferentes tipos de dados, você consegue uma análise de risco mais detalhada e personalizada, afastando-se de generalizações e construindo modelos mais eficientes.

Quais são os benefícios da predição de inadimplência?

Como você já deve ter percebido, a utilização de modelos estatísticos e ferramentas para predição de inadimplência trazem benefícios significativos para as empresas que os adotam.

Confira essas vantagens em detalhes:

Melhora a assertividade na concessão de crédito 

Esse benefício é o primeiro a ser percebido.

Ao prever a probabilidade de inadimplência de um cliente, as empresas podem evitar conceder crédito a indivíduos com alto risco de não cumprir com suas obrigações financeiras ou, pelo menos, ofertar um limite menor para ter mais segurança na operação. 

Isso reduz significativamente o risco de crédito e minimiza as perdas decorrentes de inadimplência.

Diminui a taxa de inadimplência

Os dados da CNDL/SPC também mostram que, além da inadimplência geral, a reincidência é um desafio crescente para as instituições: 83,16% das pessoas negativadas em julho de 2025 já haviam figurado no cadastro nos últimos 12 meses. 

Além disso, a recuperação de crédito está em queda, com redução de 12,61% no número de consumidores que limparam o nome no mesmo período.

Ou seja, diante desse cenário, a predição de inadimplência se torna uma ferramenta essencial. Com uma análise eficiente, as instituições conseguem:

• Adotar medidas preventivas, identificando clientes com maior risco antes que novos problemas surjam.
• Estabelecer restrições e limites adequados, reduzindo exposição financeira.
• Acompanhar de perto clientes de maior risco, aumentando as chances de cobrança e recuperação.

Essas ações contribuem diretamente para reduzir a taxa de inadimplência e, ao mesmo tempo, identificar boas oportunidades dentro da base de clientes.

Dá oportunidade para clientes que estão no meio-termo 

Em relação à categorização dos clientes, vale lembrar que nem todos se enquadram nas categorias de “bons” ou de “maus” pagadores.

A predição de inadimplência permite, ao usar diferentes fontes de dados, criar uma variedade maior de classificações, nas quais podem estar os clientes que apresentam um risco moderado de não cumprir com os pagamentos combinados.

Quando isso acontece, a empresa pode criar estratégias e políticas específicas para lidar com esses clientes que, se a classificação fosse mais restrita, poderiam ter o crédito negado sem necessidade.

Amplia a base de clientes bons pagadores

Um outro benefício importante é que, com a predição de inadimplência, as empresas podem identificar clientes com alto potencial de serem bons pagadores, mesmo que não tenham um histórico de crédito longo ou já bem estabelecido no mercado. 

Isso possibilita expandir a base de clientes que mantém seus compromissos financeiros em dia e, consequentemente, aumentar o volume de negócios sem comprometer a saúde da base.

Como a Matera Insights pode ajudar na predição da inadimplência?

A Insights é a solução especializada da Matera voltada para inteligência em dados com foco no setor financeiro, especialmente no relacionamento, fidelização e análise de crédito dos clientes.

A plataforma busca um entendimento profundo dos clientes por meio de hipersegmentações, modelagem e um Motor de Decisões, que une a inteligência artificial com regras de negócio para calcular o limite ideal para cada cliente de forma personalizada.

Integração e análise de múltiplas fontes de dados

A Matera Insights integra dados históricos, cadastrais, transacionais e proprietários, enriquecendo-os com variáveis externas para oferecer uma visão 360º do cliente. Assim, sua instituição entende melhor o perfil, o momento de vida e o comportamento de cada consumidor.

Modelagem preditiva de risco e comportamento

Com modelos avançados de inteligência artificial, a solução identifica clientes com maior probabilidade de inadimplência no curto prazo. O sistema considera fatores como histórico de crédito, alterações nos padrões de uso, sinais de estresse financeiro e variáveis socioeconômicas, gerando alertas preventivos para apoiar a tomada de decisão.

Behavior Score para análise de inadimplência

O Behavior Score amplia a precisão da análise de risco ao combinar dados de relacionamento do cliente com outros produtos e padrões de perfis semelhantes, oferecendo uma visão preditiva mais confiável sobre a probabilidade de inadimplência.

Esse é apenas um resumo do potencial da Matera Insights. Nossos especialistas podem mostrar como a solução pode gerar resultados reais para sua instituição. Entre em contato e saiba mais.

Conclusão

A predição de inadimplência é uma ótima estratégia para instituições que desejam reduzir os riscos da concessão de crédito.

Ao aplicar técnicas avançadas de análise de dados e considerar múltiplas variáveis, as instituições conseguem entender o risco de inadimplência de forma profunda, embasada e personalizada. Essa visão permite desenvolver ações preventivas e definir políticas eficazes para lidar com a inadimplência.

Nesse cenário, a Matera se destaca como parceira estratégica, garantindo que esse processo seja automatizado, ágil e eficiente. Com a experiência e expertise da plataforma Matera Insights, você tem acesso a soluções completas e personalizadas para inovar na análise de crédito. Fale com nossos especialistas e saiba mais!