Expandindo o acesso ao crédito por meio de insights mais inteligentes

No cenário atual de empréstimos, muitos candidatos com bom crédito estão sendo excluídos do sistema, não porque apresentam um risco inaceitável, mas porque os dados usados para avaliá-los contam uma história incompleta.

O estudo 2026 State of Credit Decisioning da Mastercard explora como os credores estão navegando pela crescente complexidade operacional em empréstimos ao consumidor e para pequenas empresas. As descobertas destacam o atrito persistente na forma como as decisões de crédito são tomadas e apontam para uma oportunidade clara de melhorar o acesso, a eficiência e a confiança por meio de melhores insights.

Os modelos tradicionais de tomada de decisão de crédito foram projetados para uma era diferente. Enraizados em históricos de crédito estáticos e métodos convencionais de pontuação, eles frequentemente falham em capturar o panorama financeiro completo dos tomadores de empréstimo atuais. Como resultado, muitos candidatos são excluídos não porque não possuem crédito, mas porque seus comportamentos financeiros não são totalmente visíveis.

Este desafio é particularmente agudo para solicitantes com histórico de crédito limitado, empresas de propriedade de mulheres e empresas menores com menos de 50 funcionários. Muitos desses tomadores de empréstimo têm negócios viáveis e em crescimento, mas carecem do tipo de dados históricos nos quais os modelos tradicionais se baseiam.

O estudo destaca uma lacuna clara nos resultados. A maioria dos credores (58%) relata que menos da metade das solicitações de pequenas empresas com histórico de crédito limitado ou carentes são aprovadas. Ao mesmo tempo, quase metade dos tomadores de empréstimos de pequenas empresas (48%) afirma ter sofrido uma recusa ou condições desfavoráveis nos últimos dois anos. Esses desafios são especialmente pronunciados entre empresas com histórico de crédito mais curto, empresas de propriedade de mulheres e empresas menores.

Os resultados da pesquisa demonstram claramente que as barreiras ao acesso ao crédito são, em grande parte, informacionais. A grande maioria dos credores gostaria que suas organizações tivessem mais dados para avaliar candidatos a crédito tanto PMEs com histórico limitado (88%) quanto consumidores (88%). No entanto, o status quo do sistema continua a depender de modelos de decisão legados construídos com dados incompletos. Demonstrações financeiras e documentos fiscais (66%) continuam sendo a principal fonte de dados para empréstimos a PMEs, enquanto 89% dos credores ainda usam pelo menos uma forma de dados tradicionais para empréstimos ao consumidor, embora os credores concordem que os dados tradicionais de birôs de crédito são insuficientes para avaliar com precisão a capacidade de crédito de PMEs (81%) e consumidores (81%).

Em última análise, 85% dos credores concordam que "a falta de dados em tempo real do candidato é uma barreira para aprovar mais candidatos com crédito elegível". Os credores acreditam que a maneira de fechar as lacunas de acesso e alcançar uma gama mais diversificada de mutuários com crédito elegível é por meio da operacionalização de fontes de dados mais dinâmicas: 89% concordam que "poderíamos aprovar mais candidatos com crédito elegível se tivéssemos melhores dados e ferramentas". Este é um insight crítico. O problema não é que os mutuários carentes sejam inerentemente de alto risco. Em vez disso, os modelos de dados usados para avaliá-los não estão equipados para mostrar o panorama completo da saúde financeira.

A boa notícia é que o setor está se movendo na direção certa. Os credores concordam amplamente que o caminho a seguir reside na operacionalização de dados alternativos, como insights baseados em transações e entradas de fluxo de caixa, de uma forma que reduza a fragmentação, simplifique a tomada de decisões e permita resultados mais rápidos e confiantes em escala. Mais de três quartos (76%) dos credores afirmam que o uso de dados alternativos aumentou nos últimos cinco anos, com 87% planejando uma maior integração nos próximos dois anos.

Quando operacionalizadas de forma eficaz, essas fontes de dados podem reduzir a fragmentação, otimizar a tomada de decisões e apoiar resultados mais consistentes. Para candidatos de comunidades desatendidas, isso significa maior acesso a decisões de crédito justas e transparentes. Para os credores, isso significa a capacidade de identificar e atender mais clientes com boa classificação de crédito, com maior precisão e confiança.