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O ano de 2025 marcou uma inflexão silenciosa, porém decisiva, na forma como o Brasil enxerga e administra a inadimplência. O volume de consumidores negativados atingiu níveis históricos, exigindo que empresas, instituições financeiras e gestores de crédito abandonassem modelos lineares de avaliação e adotassem uma abordagem guiada por dados, inteligência artificial (IA) e análise preditiva.
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Segundo levantamento da CNDL/SPC Brasil, divulgado em setembro de 2025, 71,86 milhões de brasileiros estavam com alguma restrição no CPF, o equivalente a 43,3% da população adulta do país. Trata-se de um número que, por si só, tensiona toda a cadeia de crédito e coloca em xeque práticas tradicionais de mensuração de risco. Ao mesmo tempo, abre espaço para uma reorganização completa do setor, agora impulsionado por tecnologias capazes de transformar informação fragmentada em inteligência acionável.
Inadimplência como fenômeno
Nos últimos anos, a inadimplência deixou de ser apenas um indicador econômico para se tornar um fenômeno comportamental. Famílias pressionadas por juros elevados, renda comprimida e instabilidade macroeconômica passaram a apresentar perfis de atraso muito diferentes daqueles que os modelos estatísticos clássicos foram treinados para prever. As variáveis se multiplicaram: múltiplas fontes de renda, bicos, frentes de trabalho flexíveis, oscilações sazonais, uso intermitente do crédito. Em meio a essa complexidade, o risco deixou de caber em uma régua estática.
É nesse ponto que dados e IA emergem como o verdadeiro divisor de águas de 2025. Em vez de scores rígidos e análises monolíticas, modelos de machine learning passaram a considerar centenas de sinais, como histórico de pagamentos, comportamento digital, dados alternativos, intensidade de consumo, renda estimada, padrão de gastos, contexto macroeconômico e até volatilidade regional. O resultado é uma previsão de risco mais precisa, dinâmica e sensível à realidade de cada consumidor.
Por que dados e IA se tornaram indispensáveis
A IA permite identificar, por exemplo, consumidores que vão atrasar antes mesmo de o atraso acontecer e não apenas reagir após o evento. Permite também segmentar perfis com mais profundidade, distinguindo quem está endividado por incapacidade temporária de renda, quem enfrenta sobrecarga estrutural e quem possui margem real para recuperação.
Essa combinação muda completamente o ciclo de cobrança. Em vez de insistência ou pressão, a renegociação se torna mais estratégica e eficiente: o canal certo, no horário certo, com condições compatíveis com a capacidade real de pagamento daquele indivíduo. O impacto é direto: aumento de recuperação, jornadas mais humanizadas e redução de custos operacionais.
Outro benefício desse novo ciclo é a melhora estrutural do sistema de crédito. Com risco precificado de forma mais inteligente, os bons pagadores deixam de ser penalizados por modelos que tendem a generalizar comportamentos. A IA também ajuda a identificar fraudes e inconsistências, fortalecendo a segurança das operações e reduzindo perdas sistêmicas que, historicamente, acabam embutidas no custo final do crédito.
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O ano de 2025 deixa claro que a inadimplência não pode mais ser tratada como um retrato estático, e sim como um organismo vivo. Ela se move conforme a economia, as relações de trabalho, o poder de compra e até o comportamento digital dos consumidores. Entender essa dinâmica é essencial para qualquer empresa que queira prosperar em um cenário competitivo e, no centro dessa compreensão, estão dados estruturados, políticas de risco inteligentes e IA aplicada de forma ética e responsável.
Se os números de inadimplência seguem desafiadores, a inteligência para enfrentá-los nunca foi tão sofisticada. E é justamente nesse cruzamento entre tecnologia e sensibilidade econômica que o Brasil tem a chance de reequilibrar a relação entre consumo, crédito e dignidade financeira.
