O que é a pontuação de crédito alternativa e por que ela importa

A pontuação de crédito alternativa deixou de ser um conceito marginal – tornou-se uma ferramenta essencial para os serviços financeiros que buscam atender públicos mais amplos, reduzir riscos e operar com maior precisão. Os dados de crédito tradicionais muitas vezes são incompletos, desatualizados ou indisponíveis – especialmente em mercados emergentes. À medida que o crédito digital continua a crescer, aumenta também a necessidade de abordagens mais inteligentes e adaptáveis para avaliação de risco.
Na JuicyScore, vimos como sinais comportamentais e técnicos, baseados em dispositivos e totalmente anônimos, podem fortalecer a tomada de decisão sem comprometer a privacidade. Neste artigo, vamos explicar o que é pontuação de crédito alternativa, como ela funciona e por que ela é importante agora.
Bureaus de crédito dependem de dados históricos: histórico de pagamentos, saldos de empréstimos e consultas de crédito. Embora úteis, esses dados deixam de fora uma grande parte da população global – aquelas pessoas que são novas no sistema de crédito, têm renda informal ou simplesmente não têm histórico financeiro suficiente para gerar uma pontuação confiável. Isso é especialmente verdadeiro em mercados emergentes como Quênia, Nigéria, Indonésia ou Filipinas, onde a renda informal é comum e a penetração do crédito ainda é baixa.
Essa lacuna cria atritos para credores e clientes. Gera oportunidades perdidas, maiores taxas de inadimplência e torna a expansão para mercados desbancarizados mais arriscada e cara do que o necessário.
De acordo com o Global Findex 2021 do Banco Mundial, 1,4 bilhão de pessoas no mundo permanecem sem acesso ao sistema bancário. A pontuação de crédito alternativa pode funcionar para essa população – e ser lucrativa para as instituições financeiras, como aponta Islam Zekry, Chief Data Officer do Commercial International Bank (Egito):
Mas não se trata apenas de acesso financeiro – também diz respeito ao papel que a pontuação de crédito alternativa pode desempenhar na prevenção a fraudes. Muitos credores digitais enfrentam ataques cada vez mais difíceis de detectar com ferramentas tradicionais. Por exemplo, na África, o acesso fraudulento a empréstimos digitais por meio de plataformas fintech vem crescendo de forma constante.
Chris Akolo, Diretor Regional de Desenvolvimento de Negócios da JuicyScore para o mercado do Quênia, observa:
Pontuação de crédito alternativa refere-se ao uso de fontes de dados não tradicionais para avaliar a capacidade de crédito. Essas fontes podem incluir:
Em vez de depender exclusivamente de empréstimos anteriores ou extratos financeiros, ferramentas de pontuação alternativa analisam dados comportamentais em tempo real. Por exemplo:
Esse tipo de dado alternativo para pontuação de crédito não apenas melhora a detecção de fraudes, como também ajuda as instituições financeiras a entender melhor o risco de clientes com arquivos de crédito finos ou inexistentes – algo comum em mercados emergentes.
A solução da JuicyScore, por exemplo, fornece mais de 220 parâmetros derivados da inteligência de dispositivos e do comportamento do usuário – tudo isso sem coletar dados pessoais. Isso permite que os credores obtenham entradas valiosas para modelagem de risco de crédito, possibilitando sistemas de pontuação mais robustos e orientados por dados.
Chris Akolo comenta:
Em muitos países, a pressão regulatória sobre o uso de dados pessoais está crescendo rapidamente. Os governos estão apertando as regras de proteção de dados, exigindo mais transparência e limitando como as instituições financeiras coletam, armazenam e processam informações sensíveis dos clientes.
Estruturas como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) do Brasil e o Regulamento de Proteção de Dados da Nigéria (NDPR) estabeleceram novos padrões globais de conformidade com a privacidade.
E outros países estão seguindo o mesmo caminho. Em 2022, a Indonésia aprovou a Lei de Proteção de Dados Pessoais (PDP)– um marco importante para a privacidade de dados no Sudeste Asiático. Muitas vezes chamada de 'versão indonésia do GDPR', a lei impõe requisitos rigorosos para consentimento, minimização de dados e transparência nos propósitos de uso. As organizações também devem fornecer políticas claras de privacidade – inclusive em sites e landing pages – para informar como os dados são usados.
As gigantes da tecnologia também estão fortalecendo sua posição sobre privacidade.
Por exemplo, em 2023, o Google anunciou uma atualização significativa em sua política para aplicativos de empréstimos pessoais listados na Google Play Store, restringindo-os de acessar permissões sensíveis em dispositivos Android. Aplicativos envolvidos em crédito digital ou intermediação de empréstimos agora estão proibidos de acessar dados como contatos, fotos, localização, registros de chamadas e armazenamento externo.
Esse movimento faz parte de uma tendência mais ampla na indústria, em que plataformas impõem controles mais rígidos sobre como os aplicativos coletam e processam dados dos usuários. A Apple adotou medidas semelhantes com sua estrutura App Tracking Transparency (ATT), e navegadores como Firefox e Safari passaram a bloquear rastreamento de terceiros por padrão.
Essa mudança cria fricções relevantes para credores e fintechs que ainda dependem de dados de crédito tradicionais – especialmente aqueles que incluem informações de identificação pessoal (PII). O manuseio de PII traz riscos legais, custos de conformidade e, muitas vezes, atrasos no processo de decisão.
Uma abordagem com foco em privacidade para avaliação de risco de crédito elimina boa parte desse peso. Ao usar sinais comportamentais e de dispositivos anonimizados, em vez de dados pessoais, a pontuação de crédito alternativa ajuda credores a permanecerem em conformidade, operarem com agilidade e se manterem competitivos – mesmo em jurisdições altamente reguladas.
O cenário financeiro está mudando rapidamente. Regulamentações de privacidade estão se intensificando. Os clientes esperam mais transparência. E a vantagem competitiva agora está com quem consegue agir rapidamente sobre sinais de risco – sem depender de informações pessoais sensíveis.
O que muitas instituições ainda não têm é uma maneira confiável de pontuar crédito quando os dados tradicionais não são suficientes. É aí que entra a pontuação de crédito alternativa.
Seja você um banco entrando em novos mercados, um provedor BNPL otimizando aprovações ou um neobank gerenciando exposição a risco, esse tipo de insight baseado em comportamento e dispositivos pode ser exatamente o que está faltando ao seu modelo de crédito.
Clientes da JuicyScore já observaram resultados concretos usando nossas soluções – com ROI médio de mais de 10X e coeficiente GINI acima de 5,20.
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É um método de avaliar a capacidade de crédito de um tomador usando dados não tradicionais. Isso inclui padrões de comportamento, integridade do dispositivo, configuração do navegador e atividade online – sem depender de histórico financeiro tradicional.
A pontuação é calculada com base em sinais como comportamento do dispositivo, qualidade da conexão, estabilidade de rede e indicadores de ferramentas de falsificação ou acesso remoto. Esses dados geram um perfil de risco em tempo real – mesmo para clientes sem histórico de crédito.
Na JuicyScore, usamos mais de 220 parâmetros – todos sem coletar dados pessoais.
A principal diferença está no tipo de dado utilizado.
Quando combinados com modelagem preditiva, os dados alternativos para pontuação de crédito oferecem alta precisão e capacidade de identificar fraudes antecipadamente. Sinais comportamentais e de dispositivos são mais difíceis de manipular e detectam padrões arriscados, como identidades sintéticas ou uso de bots.
A pontuação alternativa fornece sinais comportamentais e baseados em dispositivos que funcionam como entradas valiosas para modelagem de risco de crédito. Isso permite construir modelos mais precisos, flexíveis e adaptáveis, especialmente em mercados com pouco histórico de crédito.
Sistemas de pontuação alternativa geralmente utilizam dados anonimizados, sem identificação pessoal – como comportamento e integridade do dispositivo. Isso os torna mais alinhados com regulamentações de privacidade.