A análise de dados na era do crédito habitação: uma nova abordagem para bancos (e clientes)

Por Horácio Neri, Senior Manager na LTPlabs

A utilização de analytics no setor bancário não é uma novidade, mas a sua aplicação no crédito habitação ganha cada vez mais relevância. Com o aumento da taxa Euribor, para valores que não se viam desde 2008/2009, e o consequente aumento das prestações, a taxa de esforço dos clientes no crédito habitação aumentou significativamente, fazendo com que estes estejam mais atentos ao crédito e a possíveis oportunidades.

Nos últimos dois trimestres tem-se assistido, por parte dos bancos, a um aumento da competição a nível de crédito habitação, não só para obtenção de novos créditos, mas também para angariação de clientes que movam o crédito de uma instituição para outra, cobrindo os custos de amortização antecipadas, isentando de comissões adicionais como estudo e avaliação e oferecendo spreads cada vez menores. Isto tem feito com que as instituições bancárias, que até então estavam muito focadas na aquisição, se tenham de focar também na retenção da carteira.

É aqui que a análise de dados pode fazer a diferença. A alteração de paradigma traz novos ângulos, onde o analytics pode ter um papel fundamental, já que pode trazer vantagens face aos concorrentes. Através de uma análise analítica, é possível adequar as ofertas ao score de risco de cada cliente, calculando o valor do crédito para o banco, a probabilidade de aceitação do cliente e a probabilidade de incumprimento do cliente. Essa análise permite aos bancos encontrar um equilíbrio entre o risco assumido na concessão de crédito e na aquisição de novos clientes.

Mas uma análise deste tipo não será só vantajosa no score de risco. Os modelos preditivos, por exemplo, possibilitam estimar a propensão de cada cliente a liquidar antecipadamente o crédito, seja por transferência para outra instituição, por venda do imóvel ou por disponibilidade de meios financeiros. Com uma análise quantitativa aprofundada, os bancos podem definir as melhores ofertas de retenção que maximizam o valor do crédito, tendo em consideração a probabilidade de liquidação antecipada e o valor a longo prazo do crédito e do próprio cliente. Dessa forma, é possível desenvolver estratégias mais eficientes para a retenção de clientes, evitando perdas de receita decorrentes da saída dos mesmos. Uma saída que, muitas vezes, levam os clientes a, depois de transferir o crédito habitação, terminar a relação que tinham com o seu banco.

Com a crescente concorrência e o aumento da exigência por parte dos clientes, os bancos precisam de se diferenciar e encontrar soluções personalizadas. No primeiro trimestre de 2023, os clientes portugueses amortizaram mais 70% do valor do crédito habitação do que no mesmo período do ano anterior. A análise de dados permite uma compreensão mais profunda dos padrões de comportamento dos clientes e das tendências do mercado, possibilitando uma tomada de decisão mais rápida e direcionada.

O uso de analytics no setor bancário, permite, assim, realizar uma análise rigorosa do perfil de risco de cada cliente, minimizar a perda por incumprimento e,, contribuindo para a redução dos custos operacionais. Esta análise permite também otimizar os processos internos, identificando oportunidades de automação e melhoria da eficiência.

No contexto atual, a análise de dados emerge como uma ferramenta indispensável para as instituições bancárias que desejam destacar-se no mercado. Através de uma estratégia deste tipo – sempre em estreita ligação com a expertise dos seus profissionais e o conhecimento humano -, é possível tomar decisões mais acertadas, oferecer produtos e serviços personalizados e maximizar o valor do crédito e do cliente.

A aposta em analytics nesta área pode ser bastante benéfica, tanto para os bancos como para clientes, mas depende, claro está, da combinação entre tecnologia e conhecimento humano, de forma a garantir uma visão completa e eficiente na gestão do crédito habitação.