各行业企业正采用先进的数据分析技术、开放金融和人工智能，以增加信贷供应，同时降低违约率。 这些创新使信用评估更加准确和个性化，帮助消费者高效管理财务并提高信用额度。 根据巴西中央银行的数据，个人购买商品的贷款发放在截至2024年2月的12个月内增长了18%，是过去五年来的最高增幅。
风险缓解策略包括多元化信贷组合和市场细分，这对于应对不断上升的拖欠率至关重要，据Serasa数据显示，2024年5月巴西拖欠人数已达7254万。 Locomotiva研究所和MFM科技的调查显示，巴西每十个家庭中就有八个负债，信用卡占拖欠债务的60%。 专家强调，增加信贷可用性的有效性在于风险分析的复杂性，这由人工智能工具实现，帮助自动化信贷决策过程、欺诈检测、个性化优惠和客户细分，从而实现更准确的违约预测和客户画像监控。
这就是为什么布鲁诺·莫拉，klavi的业务和市场总监，解释了这一点——该公司提供基于开放金融和开放数据的解决方案。 “我们相信，行之有效的风险分析策略应主要建立在数据分析文化之上，在这种文化中，新的信息来源不断被评估，旧的来源也会定期监控，因为公众的行为经常变化，”他评价道。 专家还强调，为了进行安全的信用分析，必须获取并分析关于潜在客户的广泛信息，包括历史、收入、当前财务能力、过去的还款行为以及任何可能在统计上证明其相关性的资料。
此外，他强调有必要对所使用的技术进行良好的监控和持续改进，实施系统以持续监控客户的信用表现、用于分析的数据以及模型的不断重新评估，并更新技术以保持决策过程的敏捷性。 连接到两个点，也很重要使用像人工智能这样的稳健统计模型进行行为分析。
仅使用传统数据来源（如信用局）不会改善你对客户的了解，也不会让你在竞争中脱颖而出。只要遵守数据保护的规则和法律，利用其他来源对于发现新的改进机会至关重要，穆拉强调。
金融教育在减少违约方面的作用
消费者在使用财务资源方面的责任也是整个过程中的一个关键方面。 在这方面，布鲁诺·莫拉解释说，金融教育具有关键作用，是证明如果管理得当，信贷将对个人和企业的成就至关重要的最聪明方式。
使用Open Finance数据的人工智能工具对于此至关重要，可能会产生差异，使个人能够根据其消费和生活方式获得正确的建议，减少财务不匹配的可能性，同时向消费者展示，如果拥有健康的财务生活，整个生态系统将受益，穆拉这样解释。
根据Open Finance Brasil的数据，2023年12月，已有超过4200万巴西人获得了银行和金融机构之间数据共享的活跃授权。 此外，2023年推出了15个新API，总共有超过30个产品在生产中，推动Open Finance第二阶段每周数十亿次调用。
与财务教育相关联，企业的角色是引入信贷政策，以平衡放贷与保持低违约率。 主要政策包括：
（1）受众分化：不同的人有不同的行为，因此信贷政策需要为每个群体、产品和服务量身定制。
（2）变量的评估与监测：鉴于政策中存在的众多数据变量，我们需要持续关注数据的质量，包括评估是否发生了行为变化以及是否对预期结果产生了影响。 一个例子是疫情：新的行为被创造出来，以前预测违约的数据需要被新数据取代，能够尽快监控到这些变化的人，影响就会更小。
（3）与反欺诈、客户服务和催收领域的合作：信用是一个生态系统，所有环节都需要保持一致并团结一致以支持战略，如果有任何不正确，影响将波及整个链条。
一个公司可以在不增加违约率的情况下显著提高信贷可用性的一个例子是个性化提供、正确管理额度以及全程跟踪客户。
“想象一下，今天这个国家有多少自由职业者没有重要的信用记录，但他们的收入稳定，有信用额度就有可能扩大业务，投资于可以让他们更快发展的工具和设备？通过开放金融，可以为这个人提供合适的额度，增加信贷的可用性而不增加违约风险，毕竟你可以准确了解这个人的财务能力，而不仅仅是他们刚开始的信用记录，”布鲁诺·莫拉（Bruno Moura）解释道。
通过这些方法，企业希望以负责任的方式扩大信贷获取，促进可持续增长，并控制坏账率。
