Inovando a análise de crédito: uma parceria entre Efí Bank e UFOP

O crédito é um dos motores da economia. Ele pode impulsionar negócios, apoiar famílias e fortalecer a circulação de riqueza.

No entanto, grande parte dos modelos atuais de concessão de crédito ainda falha em oferecer clareza e precisão nas decisões, muitas vezes resultando em baixa eficiência na previsão de risco e na exclusão injusta de clientes que poderiam ter acesso a crédito.

Foi nesse cenário que nasceu a parceria entre o Efí Bank e a Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP): um projeto inovador que combina ciência, tecnologia e propósito para transformar a análise de crédito no país.

A iniciativa amplia o acesso seguro a produtos financeiros e possibilita um crédito mais justo, coerente e personalizado para cada perfil de cliente.

+ Leia também: Avançando em compliance regulatório em tempos de Inteligência Artificial

Um novo modelo de análise de crédito

Batizado de Modelagem Estatística para Gestão de Portfólios, o projeto começou a ser estruturado em 2022, e o acordo foi formalizado como uma parceria de pesquisa, desenvolvimento e inovação entre a UFOP e a Efí S.A.

Essa colaboração abriu espaço para que o conhecimento científico da universidade fosse aplicado diretamente a um desafio real do mercado financeiro.

O novo modelo utiliza mais de 500 variáveis para realizar a análise de crédito, abrangendo informações internas comportamentais dos clientes da instituição financeira e dados externos de birôs de crédito, permitindo a construção de perfis de risco mais completos, diminuindo injustiças e aumentando a assertividade das decisões. 

Entre os dados internos considerados estão: transações Pix, volume de faturas e renda declarada, oferecendo uma visão mais completa do perfil do solicitante de crédito e reduzindo a exclusão causada por critérios limitados dos modelos tradicionais.

+ Leia também: Antecipar recebíveis ou pegar empréstimo: qual é a opção mais inteligente para a sua empresa?

A tecnologia por trás da solução

Um dos grandes diferenciais do projeto é o uso do aprendizado federado, técnica inovadora que ainda não é aplicada por outros bancos brasileiros.

Esse método permite que a análise seja feita de forma descentralizada, capturando informações locais e regionais e promovendo eficiência analítica ao mesmo tempo em que garante conformidade com a LGPD.

O modelo também se apoia em metodologias de Inteligência Artificial e técnicas avançadas de machine learning como Árvores de Decisão, Bagging, Random Forest, CatBoost e XGBoost.

Durante os testes, esses algoritmos atingiram resultados consistentes, com taxas de acerto acima de 75% na distinção entre clientes com maior ou menor risco de inadimplência.

Esses resultados indicam que o novo modelo consegue prever com mais precisão quem tem maior risco de inadimplência, sem prejudicar clientes que mantêm um bom comportamento financeiro. A personalização na análise aumenta o acesso ao crédito para perfis antes considerados de maior risco, mas que agora são avaliados de maneira mais sensível e realista.

Além disso, o uso do modelo reduz a incidência de falsos positivos, o que evita recusas injustas de crédito. Com isso, os clientes têm uma jornada mais fluida, transparente e com decisões que refletem melhor seu comportamento financeiro!

Benefícios do novo modelo 

Inédito no mercado de crédito, o modelo se torna referência em regulação e uso ético de dados bancários ao permitir:

• identificação de nuances: o modelo consegue captar sinais de risco e confiabilidade de acordo com comportamento de crédito e pagamento dos clientes;
• potencialização do uso de informações internas: menor dependência de dados externos, hoje caros de serem comprados;
• democratização do acesso ao crédito: decisões mais justas e personalizadas;
• potencial de escalabilidade: o modelo pode se transformar em um produto comercializável, atendendo outras instituições financeiras no futuro.

“Em termos bancários, esse é um projeto pioneiro em inovação. A parceria com a universidade nos permite contar com profissionais 100% dedicados à pesquisa e desenvolvimento, promovendo interlocução com outros bancos e instituições do mundo todo. Estamos trabalhando com modelos complexos e mais sensíveis de previsão de inadimplência, acompanhados por tecnologias de ponta.” –

Carol Vieira, estudante integrante do projeto e Analista de Políticas e Modelagem de Antecipação de Recebíveis no Efí Bank

Inclusão financeira e impacto social

O projeto vai além dos aspectos tecnológicos, gerando impacto social ao democratizar o acesso ao crédito de forma personalizada e sustentada por informações reais do comportamento financeiro dos clientes. 

Perfis antes negligenciados pelos sistemas convencionais passam a ser considerados, recebendo análises mais realistas e oportunidades de crédito em condições mais justas. O resultado é a diminuição do risco de superendividamento e o fortalecimento da inclusão financeira.

Ao fomentar inovação responsável e gerar oportunidades financeiras para um público mais amplo, a iniciativa se alinha diretamente a 2 dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU:

• ODS 8: Trabalho decente e crescimento econômico
• ODS 9: Indústria, inovação e infraestrutura

A força de uma parceria público-privada 

A parceria com a UFOP permitiu a aplicação de técnicas estatísticas avançadas e a integração do conhecimento acadêmico ao ambiente corporativo. 

A universidade foi responsável pelo desenvolvimento técnico do modelo preditivo, conduzindo pesquisas científicas e aplicadas baseadas em modelos inovadores reconhecidos globalmente, além de oferecer apoio em validação estatística fundamentada em artigos acadêmicos e em experiências apresentadas em congressos internacionais.

O sucesso do projeto também foi viabilizado pela cultura organizacional do Efí Bank, marcada pela abertura à experimentação, estímulo ao desenvolvimento de talentos, incentivo à inovação e ao protagonismo técnico.

Desde o início, a liderança executiva do Efí Bank ofereceu apoio institucional e financeiro, patrocinando a iniciativa e promovendo a colaboração entre diferentes áreas.

A equipe de Crédito atuou como elo entre teoria e prática, participando da construção, testes e validação do modelo com dados reais, assegurando aderência às regras de negócio e viabilidade operacional.

Já a equipe de Analytics foi responsável pela interface com a universidade, pela estruturação da base de dados e pelo suporte técnico à modelagem estatística.

O resultado é um modelo robusto que reduz riscos de inadimplência ao prever comportamentos com maior precisão na análise de crédito. Ele diferencia o Efí Bank como pioneiro no uso de IA ética, gera eficiência ao evitar compras de dados externos e será aplicado no novo produto de antecipação de recebíveis do banco, o Antecipa Efí.

Um futuro financeiro mais justo já está em construção! Continue acompanhando o Efí Bank e veja como estamos impulsionando o setor financeiro no Brasil. 🧡

Ainda não é cliente? Abra já sua conta no Efí Bank e conte com a gente para otimizar a gestão financeira da sua empresa!