Plataformas financeiras avançam no uso de IA para automatizar decisões de crédito

   O avanço da inteligência artificial no setor financeiro ganhou tração em 2025 impulsionado por um cenário de inadimplência elevada. Segundo dados do Banco Central, a taxa de atraso superior a 90 dias para pessoas físicas chegou a 5,2%, enquanto entre empresas alcançou 3,3% no último trimestre. Esse ambiente levou plataformas financeiras a intensificar o uso de machine learning para análise de risco, com modelos que avaliam comportamento, histórico transacional e milhares de variáveis simultâneas para decisões mais rápidas e precisas. Rafael Franco, CEO da Alphacode, afirma que a adoção da IA já deixou de ser tendência e se tornou infraestrutura crítica para escalar crédito. "Quando modelos preditivos conseguem analisar automaticamente padrões de movimentação, frequências de compra, localização, histórico de pagamentos e sinais de comportamento atípico, o processo de concessão deixa de depender exclusivamente de

regras fixas. A aprovação passa a refletir um retrato mais fiel do real", explica.

Automação no tempo de resposta

   A automação também tem acelerado o tempo de resposta. Plataformas de crédito que adotam modelos de machine learning conseguem emitir decisões instantâneas em operações de alto volume, atendendo desde fintechs que operam contas digitais até marketplaces que ofertam crédito ao vendedor. A adoção de IA em crédito exige aderência às normas do Banco Central e atenção à LGPD, especialmente no uso de dados sensíveis e no desenvolvimento de modelos explicáveis. Plataformas que avançam nessa direção tendem a equilibrar inovação com transparência, oferecendo análises robustas sem comprometer a segurança jurídica. "O futuro do crédito está nos modelos inteligentes, capazes de aprender e melhorar com o tempo. Quem dominar essa camada preditiva vai operar com mais eficiência e oferecer uma jornada mais justa e precisa para o usuário", conclui.