Dados alternativos: como novas fontes de informação estão transformando o sistema financeiro e a análise de crédito

O uso de dados alternativos está crescendo rapidamente no setor financeiro. Segundo dados da Grand View Research, o mercado global desse tipo de informação foi estimado em US$ 11,65 bilhões em 2024 e pode chegar a US$ 135,72 bilhões até 2030, impulsionado principalmente pelo avanço da análise de dados no setor de crédito e investimentos.

O crescimento acompanha um desafio histórico do sistema financeiro: avaliar corretamente o risco de crédito de pessoas e empresas que não possuem histórico bancário tradicional. Em muitos casos, consumidores com renda estável ou microempreendedores ativos continuam sem acesso a financiamentos simplesmente porque não geram dados suficientes para os modelos tradicionais de score.

Neste artigo, vamos explicar o que são dados alternativos, como eles estão sendo utilizados no setor financeiro, quais tipos de informações podem ajudar a impulsionar o mercado e de que forma essa abordagem pode ampliar o acesso ao crédito na América Latina.

 

O que são dados alternativos?

 

 

Dados alternativos ou “alternative data” são informações que não fazem parte das fontes financeiras tradicionais, como histórico bancário ou relatórios de bureaus de crédito. Esses dados podem vir de uma grande variedade de fontes e ajudam a criar uma visão mais ampla da vida econômica de uma pessoa ou empresa.

No mundo digital atual, quase todas as atividades deixam algum tipo de rastro informacional. Uma compra online, o pagamento de uma conta pelo celular ou até a avaliação de um restaurante em um aplicativo geram dados que podem indicar hábitos de consumo, estabilidade financeira ou padrões de comportamento.

Quando analisados em conjunto, esses sinais ajudam a compor um retrato mais completo do perfil financeiro de alguém. Para as instituições, isso significa a possibilidade de avaliar clientes que antes eram considerados “invisíveis”.

Esse potencial é especialmente relevante em mercados emergentes, onde grande parte da população ainda não possui histórico bancário formal.

 

O crescimento do mercado de dados alternativos

 

A expansão do uso de dados alternativos está diretamente ligada à transformação digital do setor financeiro. À medida que consumidores e empresas realizam cada vez mais atividades em ambientes digitais, cresce também o volume de informações disponíveis para análise e geração de insights.

Inicialmente, esses dados passaram a ser utilizados no mercado de investimentos, especialmente por fundos de hedge e gestores de ativos que buscavam novas formas de antecipar tendências. Informações como fluxo de consumidores em lojas, geolocalização e análise de sentimento em redes sociais ajudaram a complementar as análises tradicionais.

Com o tempo, essas técnicas também começaram a ser aplicadas na concessão de crédito, ampliando a capacidade de avaliação de risco. Segundo o Relatório sobre o Estado dos Dados Alternativos de Crédito, em 2023, 62% das instituições financeiras do globo já utilizavam dados alternativos para aprimorar seus modelos de decisão.

O crescimento do chamado “mercado de crédito alternativo”, que reúne fintechs e plataformas digitais de crédito, também impulsiona o uso de dados alternativos na análise de risco. Como muitas dessas empresas atendem consumidores e pequenos negócios sem histórico bancário tradicional, elas recorrem a novas fontes de dados para avaliar a capacidade de pagamento e ampliar o acesso ao crédito.

A Research and Markets estima que o mercado de crédito alternativo na América Latina cresça cerca de 13,7% ao ano, podendo atingir US$ 6,7 bilhões até 2026. Após uma expansão média de 14,9% ao ano entre 2020 e 2025, a expectativa é que o setor continue em crescimento e alcance cerca de US$ 10 bilhões até 2029.

 

Quais são as principais fontes de dados alternativos?

 

Os dados alternativos não substituem necessariamente as fontes tradicionais, mas certamente complementam os modelos existentes, ampliando o volume de informações disponíveis para análise.

A diversidade de fontes de dados alternativos é justamente um dos fatores que torna esse modelo tão valioso. Entre os exemplos mais comuns estão:

 

Dados de transações digitais

Informações sobre pagamentos feitos por meio de carteiras digitais, marketplaces ou aplicativos de pagamento. Esses dados ajudam a entender a frequência de consumo e a capacidade de pagamento de um usuário.

Embora possam não parecer “alternativos”, uma vez que a maioria das instituições já possui esses dados, raramente são explorados para extrair o máximo valor preditivo.

 

Pagamentos de serviços essenciais

Históricos de pagamento de contas de energia, água, telefone ou aluguel podem indicar disciplina financeira, mesmo que a pessoa nunca tenha utilizado crédito formal.

 

Dados de telecomunicações

Informações de operadoras de telefonia, como recargas ou pagamento de planos, também podem ser utilizadas para avaliar a estabilidade financeira.

 

Atividade online

Tráfego em sites, uso de aplicativos e comportamento de navegação podem fornecer sinais adicionais sobre o perfil do consumidor.

 

Dados geoespaciais e imagens de satélite

Em setores como agricultura, imagens de satélite podem indicar produtividade das lavouras ou impactos de eventos climáticos, ajudando a avaliar riscos para financiamentos rurais.

 

Dados de redes sociais

Análises de comportamento e redes de relacionamento podem oferecer pistas sobre padrões de consumo e estabilidade social.

 

Dados psicométricos

Questionários estruturados podem ajudar a avaliar perfil comportamental e tomada de decisão financeira, sendo especialmente úteis para pessoas sem histórico de crédito.

 

Benefícios dos uso de dados alternativos no setor financeiro

 

Os dados alternativos vêm ganhando destaque no setor financeiro por ampliar o volume e a diversidade de informações disponíveis para análise. Ao complementar dados tradicionais, ajudam empresas e investidores a entender melhor o desempenho de negócios, o comportamento do mercado e o perfil dos clientes.

 

Análise mais detalhada e precisa

Ao incorporar novas fontes de informação, como avaliações online, tráfego em lojas ou atividade digital, os dados alternativos permitem uma visão mais completa sobre empresas e consumidores.

 

Decisões baseadas em dados históricos

A análise de dados passados ajuda instituições a identificar padrões e realizar previsões mais consistentes sobre desempenho e tendências futuras.

 

Investimentos e parcerias mais estratégicos

Com mais informações disponíveis, empresas conseguem avaliar melhor potenciais parceiros, mercados e oportunidades de negócio.

 

Relações mais fortes com clientes

Dados sobre comportamento online, avaliações e preferências do público ajudam organizações a entender melhor seus consumidores e aprimorar a experiência oferecida.

 

Vantagem competitiva no mercado

O acesso a informações atualizadas e em tempo real permite que empresas tomem decisões mais rápidas e se adaptem com maior agilidade às mudanças do mercado.

 

O papel dos dados alternativos na inclusão financeira

 

Apesar do crescimento da digitalização, milhões de pessoas ainda enfrentam barreiras para acessar serviços financeiros básicos. Segundo o Banco Mundial, cerca de 1,3 bilhão de pessoas no mundo permanecem fora do sistema financeiro formal.

O principal motivo muitas vezes não é a falta de capacidade de pagamento, mas sim a ausência de histórico de crédito documentado.

Modelos tradicionais de análise dependem fortemente de dados bancários formais, como empréstimos anteriores, financiamentos ou uso de cartão de crédito. Quando essas informações não existem, a pessoa simplesmente não pode ser avaliada.

É nesse ponto que os dados alternativos se tornam essenciais. Isso porque, ao incorporar essas informações, as instituições conseguem avaliar melhor clientes que antes eram ignorados pelos modelos tradicionais. Esse processo permite:

• Aumentar taxas de aprovação de crédito;
• Reduzir riscos de inadimplência;
• Ampliar a base de clientes atendidos.

 

Um exemplo prático: crédito a partir de contas de energia

 

Um exemplo interessante de uso de dados alternativos na análise de crédito vem de Bangladesh. Em algumas iniciativas no país, as instituições começaram a utilizar dados de pagamento de contas de energia elétrica para avaliar a confiabilidade financeira de clientes sem histórico bancário.

O raciocínio é simples: famílias que pagam suas contas de luz regularmente demonstram disciplina financeira e capacidade de cumprir compromissos.

Com base nesse histórico, empresas financeiras conseguem oferecer crédito para a compra de bens duráveis, como geladeiras, ventiladores ou equipamentos domésticos, além de fazer a cobrança por meio da própria conta de energia elétrica.

Esse tipo de financiamento pode melhorar significativamente a qualidade de vida das famílias e, ao mesmo tempo, criar um primeiro histórico de crédito formal.

 

É seguro usar dados alternativos?

 

O uso de dados alternativos pode trazer ganhos relevantes para a análise financeira, mas exige uma abordagem responsável em relação à qualidade, segurança e governança das informações.

Como esses dados geralmente vêm de diferentes fontes digitais, é essencial que as instituições garantam sua confiabilidade e utilizem essas informações de forma transparente.

No Brasil, por exemplo, esse processo deve estar alinhado à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), que estabelece regras claras para coleta, tratamento e compartilhamento de informações pessoais. Isso significa que empresas precisam garantir base legal para o uso dos dados, definir finalidades específicas e adotar medidas de segurança que protejam as informações contra acessos indevidos.

Nesse contexto, plataformas tecnológicas que oferecem governança de dados, rastreabilidade e controle sobre as decisões ajudam as instituições a utilizar dados alternativos com mais segurança, garantindo conformidade regulatória e preservando a confiança dos clientes.

 

Boas práticas para o uso de dados alternativos

 

Para extrair valor dessas informações de forma segura e estratégica, as instituições precisam adotar boas práticas de gestão e governança de dados, tais como:

 

Avaliar a finalidade e os riscos do uso dos dados

Antes de utilizar novas fontes de informação, é importante avaliar sua finalidade, relevância e possíveis impactos em termos de privacidade e segurança.

 

Investir em infraestrutura tecnológica adequada

O uso eficiente de dados alternativos depende de plataformas capazes de coletar, integrar e processar grandes volumes de informação, além de permitir a aplicação de modelos analíticos e automação de decisões.

 

Fortalecer a segurança da informação

Como esses dados podem incluir informações sensíveis, é fundamental adotar políticas robustas de segurança, controle de acesso e monitoramento para proteger os dados ao longo de todo o ciclo de uso.

 

Garantir transparência e governança de dados

Processos claros de governança ajudam a garantir que o uso de dados seja feito de forma responsável, rastreável e alinhada às exigências regulatórias.

 

Monitorar resultados e ajustar estratégias

Acompanhar o impacto do uso de dados alternativos nas decisões financeiras permite que as instituições ajustem suas estratégias e aprimorem continuamente seus modelos de análise.

 

Como os dados alternativos contribuem para a avaliação de crédito

 

Como vimos, os dados alternativos ampliam a quantidade de informações disponíveis para a análise de crédito, podendo ajudar as instituições a construir modelos mais completos de avaliação de risco.

Com o apoio de tecnologias como análise avançada de dados e inteligência artificial, é possível identificar padrões de comportamento financeiro a partir de diferentes fontes de informação, como pagamentos digitais, uso de aplicativos ou regularidade em despesas do dia a dia.

Além disso, muitos desses dados são gerados de forma contínua, permitindo avaliações mais atualizadas sobre o perfil e a capacidade de pagamento de um cliente.

Na prática, essa abordagem contribui para decisões de crédito mais precisas e também para ampliar o acesso a serviços e produtos financeiros, especialmente para pessoas e pequenos negócios que possuem pouco histórico bancário formal.

 

Como criar estratégias de crédito com inteligência de dados

 

Em um cenário no qual a análise de crédito depende cada vez mais de dados e decisões rápidas, as instituições e empresas precisam de ferramentas capazes de transformar informações em estratégias eficientes.

Para apoiar esse processo, a Dock está desenvolvendo, em parceria com a Ant International, uma plataforma de inteligência de crédito que permite estruturar, automatizar e escalar decisões ao longo de todo o ciclo de concessão.

 

Decisões de crédito mais inteligente com a Plataforma de Inteligência de Crédito da Dock

 

A Plataforma de Inteligência de Crédito da Dock é uma plataforma low-code que permite criar, editar e publicar fluxos e regras de decisão de forma rápida e intuitiva, sem depender da área de tecnologia.

A solução transforma regras de negócio em APIs prontas para a integração com outros sistemas, com deploy em um clique e total rastreabilidade.

Dessa forma, as instituições conseguem combinar dados tradicionais, como histórico de crédito e informações de bureaus, com novas fontes de dados, ampliando a capacidade de avaliação de risco e tornando o processo de aprovação mais eficiente.

Além disso, a plataforma oferece recursos que dão mais autonomia às equipes e aceleram a implementação de estratégias de crédito. Entre os principais benefícios estão:

• Low-code: permite criar e ajustar regras e fluxos de crédito com pouca necessidade de desenvolvimento técnico;
• Customizável: a solução pode ser adaptada às políticas, perfis de risco e estratégias específicas de cada instituição;
• Conexão nativa com bureaus: integra-se diretamente aos principais bureaus de crédito, facilitando o acesso rápido a dados relevantes para análise;
• APIs: possibilita integração simples com diferentes sistemas e fontes de dados dentro do ecossistema financeiro;
• Flexível: suporta diferentes modelos de crédito e evolui junto com as necessidades do negócio.

Na prática, isso permite que bancos, fintechs e empresas que oferecem crédito aumentem taxas de aprovação, aprimorem a gestão de risco e ampliem o acesso a produtos financeiros, mantendo decisões mais estratégicas e baseadas em dados.

 

FAQ: perguntas frequentes sobre dados alternativos

 

O que são dados alternativos no contexto financeiro? 

Dados alternativos são informações que vão além do histórico de crédito tradicional (como o score de bureaus e registros bancários). Eles incluem comportamentos de consumo em e-commerces, histórico de pagamento de contas de consumo (luz, água, telefone), dados de geolocalização, assinaturas de serviços e até interações em redes sociais ou uso de aplicativos.

 

Como os dados alternativos ajudam na análise de crédito? 

Eles preenchem as “lacunas” de informação. Para uma pessoa que nunca teve um cartão de crédito (o chamado “arquivo fino” ou thin file), os dados alternativos permitem criar um perfil de risco baseado na sua responsabilidade com outras contas e na sua capacidade real de pagamento, tornando a análise mais justa e inclusiva.

 

Quais são os exemplos mais comuns de dados alternativos? 

Alguns dos exemplos de dados alternativos mais utilizados pelo mercado hoje são:

• Contas de utilidade pública: pagamento pontual de energia e internet;
• E-commerce: volume e frequência de compras em marketplaces;
• Dados de Gig Economy: ganhos de motoristas de aplicativo ou entregadores;
• Open Finance: compartilhamento consentido de extratos e transações de diferentes instituições.

 

Qual a diferença entre dados tradicionais e dados alternativos? 

Existem algumas diferenças, como o fato de os dados tradicionais geralmente serem retrospectivos e focados em dívidas (a quem você já deveu e como pagou, por exemplo). Já os dados alternativos são comportamentais e preditivos, focados no estilo de vida e na consistência financeira atual do indivíduo.

 

Como o Open Finance impulsiona o uso de dados alternativos? 

O Open Finance é um dos maiores catalisadores dessa tendência. Ele permite que o cliente “carregue” seu histórico financeiro de uma instituição para outra. Isso transforma dados que antes eram “trancados” em grandes bancos em insumos valiosos para que fintechs ofereçam condições de crédito personalizadas.

 

O uso de dados alternativos reduz a inadimplência? 

Sim. Ao refinar o modelo de análise com inteligência artificial e machine learning, as instituições conseguem identificar padrões de risco que o score tradicional ignora. Isso permite não apenas aprovar mais clientes, mas aprovar os clientes certos, reduzindo perdas e otimizando a carteira de crédito.

 

Como implementar uma operação de crédito baseada em dados alternativos? 

O caminho mais eficiente é através de APIs de infraestrutura, como as oferecidas pela Dock. Integrar fontes de dados variadas e processá-las em tempo real exige uma robustez tecnológica que permita a análise rápida no momento do checkout ou da solicitação do empréstimo.

 

Uso de dados alternativos no sistema financeiro: o que você viu neste artigo

 

• O uso de dados alternativos estão transformando a análise financeira, ampliando as fontes de informação utilizadas por instituições para entender o comportamento econômico de pessoas e empresas.
• O uso dessas informações pode ampliar o acesso ao crédito, permitindo avaliar consumidores e pequenos negócios que antes não tinham dados suficientes para análise.
• A diversidade de fontes, como pagamentos digitais, telecomunicações e atividade online, aumenta a precisão das decisões financeiras e ajuda a reduzir incertezas na avaliação de risco.
• Governança de dados, segurança da informação e conformidade com as leis de cada país são fundamentais para garantir o uso responsável dessas informações.
• Soluções como a Plataforma de Inteligência de Crédito da Dock ajudam bancos, fintechs e empresas a integrar dados alternativos, automatizar políticas de crédito e tomar decisões mais rápidas e estratégicas ao longo de todo o ciclo de concessão.

 

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