Reinaldo Soares de Camargo (*)
O crédito, esse motor invisível do crescimento, está sendo redesenhado no Brasil pela combinação de inteligência de dados e inteligência artificial. A Pesquisa de Tecnologia Bancária de 2025, da Febraban em parceria com a Deloitte, revela que 80% dos bancos já integram IA em suas operações, transformando o cálculo econômico — antes guiado por planilhas e suposições estatísticas — em um campo de simulação algorítmica e previsão comportamental, impulsionado pelo Open Finance e pelo Pix.
Por trás dessa onda, há uma mudança estrutural no modo de entender o risco. O crédito sempre foi um exercício de imaginação: antecipar o futuro financeiro de pessoas e empresas. A diferença é que, agora, essa imaginação ganhou poder computacional. Modelos de machine learning e sistemas de IA capturam variáveis que a economia clássica ignorava — de padrões de consumo via Pix a interações sociais em apps de fintech — para estimar a probabilidade de inadimplência ou a resiliência de setores inteiros. O risco, antes uma abstração, começa a ser tratado como uma entidade quantificável e dinâmica.
Esse movimento não é neutro. O crédito é uma das formas mais concretas de poder econômico — decide quem cresce, quem investe e quem fica à margem. Por isso, a incorporação da IA ao sistema financeiro exige mais do que entusiasmo tecnológico: requer um olhar ético e regulatório sobre a forma como os algoritmos definem confiança e valor, alinhado à LGPD. Um erro de modelagem pode reproduzir desigualdades históricas com a precisão de um código. O que antes era viés humano, hoje pode se cristalizar em viés matemático.
A economia computacional não substitui o julgamento humano — ela o reconfigura. Analistas e gestores passam a trabalhar com modelos que aprendem e se ajustam em tempo real, algo impensável na era das regressões lineares. A capacidade de prever crises, otimizar carteiras e precificar ativos ganha sofisticação, mas também opacidade. Quanto mais complexo o modelo, mais difícil entender suas decisões. A fronteira entre explicabilidade e eficiência tornou-se o novo dilema da ciência econômica.
O crédito, portanto, está deixando de ser apenas uma questão de confiança entre partes para se tornar uma questão de confiança em sistemas. E essa transição é profunda. Um modelo treinado sobre bilhões de transações pode prever comportamentos, mas não compreendê-los. Ele identifica correlações, não intenções. O desafio contemporâneo da economia não é apenas prever o futuro — é garantir que os algoritmos que o projetam estejam alinhados a princípios de justiça e transparência.
Ao revelar que 80% dos bancos incorporam inteligência artificial nas operações, a pesquisa Febraban reconhece que o valor econômico passou a ser gerado também no domínio dos dados. Bancos e fundos que compreenderem isso não apenas terão vantagem competitiva: terão a responsabilidade de definir as novas fronteiras da racionalidade econômica. A ciência que um dia mediu o comportamento humano agora mede o comportamento das máquinas que o medem.
A revolução do crédito inteligente está em curso — e ela não é apenas tecnológica, mas filosófica. Porque, no fim das contas, toda equação de risco é também uma equação de confiança. E confiança, ainda que traduzida em código, continua sendo o ativo mais valioso de qualquer economia.
(*) Doutor em Economia pela Universidade Católica de Brasília, com formação em Matemática pela PUC Goiás e especialização em Ciência de Dados e Inteligência Artificial aplicada a finanças.
