Tecnologia para todos: Como a tecnologia que era exclusividade dos bancos passou a estar ao alcance de todos

Durante décadas, a capacidade de analisar risco de crédito em larga escala foi um dos principais diferenciais competitivos das instituições financeiras tradicionais. Não se tratava apenas de capital disponível para emprestar, mas da combinação entre acesso privilegiado a dados, modelos estatísticos proprietários e infraestrutura tecnológica capaz de processar milhões de informações com velocidade e precisão. Esse cenário, no entanto, mudou de forma estrutural ao longo da última década. Hoje, a tecnologia utilizada pelos bancos para aprovações de crédito deixou de ser uma exclusividade do sistema financeiro e passou a estar disponível, por exemplo, pela plataforma Toolbox da GYRA+, para empresas de todos os setores e portes.

Historicamente, os bancos detinham o monopólio dos insumos que alimentavam os modelos de crédito. O acesso ao Sistema de Informações de Crédito (SCR) do Banco Central, às extensas bases internas de dados comportamentais de seus correntistas e aos bureaus de crédito com condições comerciais altamente competitivas criava uma barreira praticamente intransponível para novos entrantes. Esse conjunto de informações permitia o desenvolvimento de modelos estatísticos sofisticados, com alto poder preditivo e baixa taxa de inadimplência, além de processos de decisão automatizados que operavam em escala industrial.

Esse cenário começou a se transformar a partir de meados da década de 2010, impulsionado por três movimentos estruturais: a digitalização da economia, a evolução da infraestrutura de dados e o surgimento das primeiras fintechs de crédito orientadas por tecnologia. Entre 2015 e 2020, fintechs de crédito passaram a demonstrar que era possível construir modelos robustos de concessão de crédito sem a necessidade de décadas de histórico bancário.

Essas fintechs combinaram dados tradicionais como informações de bureaus com uma nova camada de dados alternativos. Entraram nesse universo variáveis relacionadas a comportamento digital, dados transacionais de meios de pagamento, informações fiscais, dados de faturamento de empresas extraídos de ERPs e até padrões de navegação e interação online. Estudos da International Finance Corporation (IFC) indicam que o uso de dados alternativos pode aumentar em até 20% a aprovação de crédito para empresas e consumidores com pouco histórico financeiro, sem aumento proporcional do risco.

No Brasil, esse movimento foi potencializado por iniciativas regulatórias e estruturais relevantes. A implementação do Cadastro Positivo, que em 2023 já contava com mais de 150 milhões de CPFs e CNPJs incluídos automaticamente, ampliou significativamente a disponibilidade de informações sobre o comportamento de pagamento dos tomadores de crédito. Já o Open Finance, que superou a marca de 60 milhões de consentimentos ativos segundo o Banco Central em 2024, criou uma nova lógica de portabilidade e compartilhamento de dados financeiros, reduzindo a assimetria de informação que historicamente favorecia os grandes bancos.

Paralelamente, houve uma queda expressiva no custo de processamento e armazenamento de dados. Segundo a IDC, o custo de armazenar um terabyte de dados caiu mais de 90% na última década. Ao mesmo tempo, a popularização de serviços em nuvem eliminou a necessidade de grandes investimentos em infraestrutura própria. Hoje, empresas podem acessar poder computacional praticamente ilimitado sob demanda, pagando apenas pelo uso.

A evolução da inteligência artificial e das técnicas de machine learning foi outro fator decisivo. Modelos que antes exigiam equipes altamente especializadas e anos de desenvolvimento passaram a ser construídos com o apoio de plataformas especializadas e bibliotecas open source. Ferramentas de AutoML e motores de decisão prontos reduziram drasticamente o tempo de implementação de projetos de crédito. O que antes levava anos para ser colocado em produção, hoje pode ser estruturado em poucos meses.

O resultado é uma mudança profunda no perfil dos agentes capazes de operar com crédito. Varejistas, indústrias, marketplaces, fintechs, cooperativas, empresas de tecnologia e até companhias não financeiras passaram a incorporar motores de decisão em seus processos. Essas organizações conseguem realizar análises cadastrais e de risco com a mesma velocidade e qualidade dos bancos, utilizando dados próprios combinados com fontes externas, e com custos significativamente mais acessíveis.

Esse movimento está diretamente conectado à expansão do conceito de embedded finance. De acordo com a consultoria Bain & Company, o mercado global de finanças embutidas pode ultrapassar US$ 7 trilhões em volume de transações até 2030. No Brasil, varejistas e plataformas digitais já utilizam crédito como ferramenta de alavancagem de vendas, aumento de ticket médio e fidelização de clientes. Para isso, dependem de motores de decisão capazes de aprovar operações em tempo real, com controle de risco adequado.

Outro indicador relevante dessa transformação é o crescimento do número de empresas utilizando plataformas de Credit as a Service (CaaS). Esse modelo permite que companhias terceirizem toda a infraestrutura de decisão de crédito, desde a coleta de dados até a aplicação de políticas e monitoramento de performance. Na prática, isso significa que a capacidade analítica que antes era restrita aos grandes bancos pode ser consumida como um serviço.

Do ponto de vista competitivo, essa democratização altera a dinâmica do mercado. O crédito deixa de ser um produto exclusivo das instituições financeiras e passa a ser um componente estratégico em diferentes cadeias de valor. Empresas que conhecem profundamente seus clientes conseguem oferecer financiamento no momento exato da jornada de compra, com maior taxa de conversão e melhor experiência.

Ao mesmo tempo, a ampliação do acesso à tecnologia de análise de risco tende a reduzir a concentração do mercado de crédito. Segundo dados do Banco Central, a participação dos cinco maiores bancos no estoque total de crédito no Brasil vem caindo gradualmente nos últimos anos, abrindo espaço para novos players, incluindo fintechs e instituições de pagamento.

Isso não significa que os bancos perderam relevância. Pelo contrário: continuam sendo os principais detentores de capital, funding e escala. No entanto, a vantagem informacional e tecnológica deixou de ser intransponível. O diferencial competitivo passa a estar na capacidade de orquestrar dados, integrar jornadas digitais e desenvolver modelos de negócio centrados no cliente.

Outro efeito importante é a inclusão financeira. Com modelos mais sofisticados e baseados em múltiplas fontes de dados, torna-se possível avaliar perfis que antes eram considerados “invisíveis” pelo sistema tradicional. Pequenas e médias empresas, que historicamente enfrentavam dificuldades de acesso ao crédito, passam a ser analisadas com base em seu fluxo real de vendas, comportamento de pagamento com fornecedores e movimentação financeira.

O crédito, portanto, entra em uma nova fase: deixa de ser um produto restrito a instituições financeiras e passa a ser uma capacidade distribuída pela economia. A tecnologia que antes era uma fortaleza dos bancos tornou-se uma plataforma acessível, configurável e escalável.

Para empresas de qualquer setor, a pergunta deixou de ser se é possível operar com crédito e passou a ser como fazer isso de forma eficiente, responsável e integrada à estratégia do negócio. Em um ambiente em que dados, inteligência artificial e infraestrutura estão disponíveis como serviço, a vantagem competitiva estará na capacidade de usar essa tecnologia para tomar melhores decisões mais rápidas, mais inclusivas e mais alinhadas à dinâmica da economia digital.