Ter acesso às transações financeiras de um cliente não torna uma instituição melhor em avaliar risco de crédito. O acesso é só o primeiro passo, porém o que realmente muda uma decisão de crédito é o que a instituição faz com esse dado depois.
Muitas empresas que adotam Open Finance esperam um salto imediato na qualidade das aprovações, mas isso raramente acontece sozinho. Dado bruto de transação, sem tratamento, sem contexto e sem cruzamento com outras informações, não diz muito sobre a capacidade de pagamento de alguém.
Neste artigo, explicamos por que o acesso a dados de Open Finance não substitui um modelo de risco e o que é preciso para transformar esse dado em uma decisão de crédito melhor.
Dados de Open Finance melhoram as decisões de crédito?
O Open Finance no Brasil deu às instituições financeiras a possibilidade de consultar extratos bancários, faturas de cartão e histórico de transações de um cliente, com o consentimento dele. Isso resolveu um problema real: antes, boa parte dessa informação ficava presa no banco onde o cliente tinha conta, fora do alcance de quem avaliava o crédito.
Mas ver o extrato de alguém não é o mesmo que saber se essa pessoa vai pagar um empréstimo em dia. Um extrato mostra entradas e saídas. Não mostra, sozinho, padrões de comportamento, sazonalidade de renda ou sinais de superendividamento. Esses sinais só aparecem depois de um trabalho de análise sobre o dado bruto.
Qual a diferença entre dado bruto e indicador de risco?
Um dado bruto é uma transação isolada: um Pix recebido, uma parcela de cartão, um débito automático. Um indicador de risco é o resultado de cruzar centenas dessas transações ao longo do tempo para responder perguntas específicas, como se a renda dessa pessoa é estável, se ela tem outras dívidas ativas ou se o padrão de gastos indica algum tipo de vulnerabilidade financeira.
Passar de um para o outro exige categorização, e é aqui que muitas instituições parecem no meio do caminho. Sem categorizar as transações, uma equipe de crédito continua recebendo uma lista de lançamentos genéricos, quando deveria receber uma leitura estruturada da situação financeira do cliente.
Veja como a categorização de dados financeiros da Belvo transforma dados em inteligência e maximiza o valor desses dados aqui.
Por que a análise manual de transações não escala?
Um analista consegue ler um extrato e tirar conclusões razoáveis sobre um cliente. O problema aparece no volume. Quando uma fintech ou banco precisa avaliar milhares de solicitações de crédito por mês, a leitura manual de extratos deixa de ser viável.
Além do tempo, a leitura manual também introduz inconsistência. Dois analistas podem interpretar o mesmo extrato de formas diferentes, aplicando critérios distintos para o mesmo perfil de risco. Isso gera decisões que variam sem uma razão de negócio clara, o que é difícil de justificar tanto internamente quanto para o regulador.
Quais são os riscos de basear o crédito só em dados brutos
Usar dados de Open Finance sem transformá-los em indicadores estruturados carrega alguns riscos concretos:
- Aprovações inconsistentes, porque o critério de decisão muda de analista para analista.
- Tempo de esteira mais longo, já que cada solicitação exige leitura manual do extrato.
- Dificuldade de auditoria, porque não há um critério documentado e replicável por trás da decisão.
- Sinais de risco importantes passam despercebidos, como padrões recorrentes de saque em datas específicas ou concentração de renda em uma única fonte instável.
Nenhum desses riscos aparece por falta de acesso ao dado. Eles aparecem porque o dado não foi transformado em um indicador acionável.
Como transformar dados de Open Finance em uma decisão de crédito melhor
O caminho mais eficaz combina dados de Open Finance com os modelos e as fontes que a instituição já usa, como fontes de crédito tradicionais e histórico interno. Esse modelo híbrido aproveita o que cada fonte faz melhor: as fontes tradicionais trazem o histórico de crédito formal, e o Open Finance traz o comportamento financeiro atual, incluindo clientes com pouco ou nenhum histórico.
Já mostramos, em detalhe, como esse modelo híbrido pode aumentar as taxas de aprovação de crédito sem aumentar o risco da carteira, com exemplos de como estruturar essa combinação na prática.
Qual o papel da Belvo nessa transformação
A Belvo conecta bancos, fintechs e empresas de crédito às contas financeiras do cliente, com consentimento, e entrega esse dado já transformado em indicadores prontos para uso, como estabilidade de renda, padrões de gasto e sinais de comprometimento financeiro. A instituição não precisa construir esse processo de categorização e análise do zero.
Se sua instituição já tem acesso a dados de Open Finance mas ainda não conseguiu transformar esse acesso em melhores decisões de crédito, conheça os indicadores de risco da Belvo e veja como aplicá-los na sua esteira de crédito.
Se preferir, fale com os nossos especialistas para entender como a solução da Belvo funciona.
