Um banco digital de referência no mercado financeiro precisava encontrar uma maneira eficiente de reduzir a inadimplência da carteira de cartões de crédito, ao mesmo tempo em que otimizava suas políticas de concessão de limite.

Apesar de contar com processos estruturados para análise de crédito, os resultados obtidos ainda estavam abaixo do esperado em termos de rentabilidade e controle de risco.

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O desafio

A Datarisk foi contratada com o objetivo de aumentar a rentabilidade da carteira de cartões de crédito, por meio do desenvolvimento de modelos preditivos voltados tanto para a concessão a novos clientes (application) quanto para o monitoramento e ajuste dos limites dos clientes atuais (behavior).

Para isso, era necessário aliar inteligência de dados a estratégias de concessão mais robustas, utilizando informações cadastrais, transacionais e dados de fornecedores externos.

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Como resolvemos

Nosso time desenvolveu e implementou modelos de risco de crédito com foco em dois pilares:

• Modelos Application: voltados à análise de novos solicitantes de cartões;
• Modelos Behavior: dedicados à revisão contínua dos limites dos clientes ativos, com foco em otimização de portfólio.

Além disso, foram criados modelos de otimização de limite de crédito, com o objetivo de maximizar o retorno financeiro da carteira, ajustando limites conforme o perfil e comportamento de cada cliente.

Toda a solução foi construída com base em inputs diversificados — como dados cadastrais, transacionais e de fornecedores externos — e testada com rigor técnico, utilizando indicadores como o KS (Kolmogorov–Smirnov) para mensurar o ganho de performance dos modelos.

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Resultado

Com a nova abordagem, o banco digital alcançou:

• 21,5% de redução da inadimplência na concessão da carteira de cartões;
• 35,3 pontos de aumento no KS do modelo application;
• 11,8 pontos de aumento no KS do modelo behavior.

Esses resultados refletiram diretamente no aumento da rentabilidade da operação e na melhoria contínua da gestão da carteira de crédito, consolidando a inteligência artificial como aliada estratégica na tomada de decisões financeiras.