O Cadastro Positivo, que deve começar a valer em setembro deste ano, vai facilitar a oferta de crédito para os bons pagadores, ou seja, aqueles que pagam suas contas em dia e não estão com seu nome negativado nos gestores de dados de crédito. A Serasa Experian, por exemplo, já prepara soluções para trabalhar com essa base de dados de maior valor, inclusive com soluções de machine learning.
Cadastro Positivo: 137 milhões de brasileiros podem ser favorecidos
Renato Vicente, cientista-chefe do DataLab, área de inovação da Serasa que trabalha apartada, de forma parecida com uma startup, explica que o machine learning fará melhor uso dos dados para ajudar as empresas a decidir para quem emprestam e como evitar fraudes. “Até setembro, uma empresa vai consultar o seu histórico na nossa base de dados para saber se você tem alguma dívida. Com o Cadastro Positivo, vamos conseguir focar em como a pessoa paga suas contas e permitir usar o histórico de bom pagamentos para diminuir o custo de juros”, explica.
Um exemplo é a solução Ascend Analytical Sandbox, utilizada pela Experian nos Estados Unidos, que usa os dados de crédito de 220 milhões de consumidores adquiridos ao longo de 17 anos para sugerir opções de crédito. Além disso, a ferramenta utiliza ferramentas de análise de dados de fornecedores como SAS e Tableau, para aumentar o escopo de insights e a velocidade da tomada de decisão, tomando como base dados de mercado também. A Serasa Experian, subsidiária brasileira, tem interesse de trazer a novidade para cá, mas não definiu datas.
Crédito para desbancarizados
O DataLab também trabalha para projetos com pessoas que trabalham na economia informal e sofrem na hora de obter crédito. Chamados de desbancarizados, a Serasa busca maneiras para que eles obtenham financiamentos enquanto tenta se formalizar, já que sem um histórico de consumo os bancos tendem a dificultar o acesso a crédito.
Vicente conta que projetos na África do Sul e México mostraram que é possível dar mais crédito para essas pessoas através de premissas como perfis psicométricos e recomendações da comunidade. “Esse é um dos componentes do que acreditamos ser o crédito de próxima geração. Bancos populares ou ONGs já fazem empréstimos em suas comunidades a partir de outras fontes de informação. Queremos usar a tecnologia para expandir o acesso ao crédito”, diz ele, que prevê trazer esses projetos para o Brasil através de parcerias com fintechs.