Informação Estruturada, não apenas Dados: Seria esse o ativo que realmente moverá a Análise de Riscos de Crédito e Fraudes em 2026?

No meu último artigo falei da importância e relevância de se trabalhar com “dados não tradicionais” nas esteiras do Crédito, Riscos e Fraudes, agora, daremos um salto no qual a abordagem está em como trabalhamos este mesmo dado não tradicional transformando-o em “Informação Estruturada” para a melhor, mais rápida e fundamentada “tomada de decisão”.

Vivemos um momento singular no mercado de Crédito, Riscos e Fraudes, a economia global ainda recupera seu ritmo pós-pandemia, a inflação manteve volatilidade em diversos setores, e os ciclos de crédito tornaram-se mais curtos exigindo decisões ágeis, porém extremamente precisas. Com isso, empresas que dependem de análise de crédito e modelos preditivos enfrentam um desafio crítico de como transformar volumes massivos de dados em informação que realmente alimente decisões de alto impacto.

Em 2026, essa questão não é mais retórica. Ela define competitividade, resiliência e, muitas vezes, sobrevivência no mercado.

Dados são ingredientes, mas a Informação é o prato pronto

A tecnologia que coleta os dados é apenas o ponto de partida, qualquer que seja o sistema adotado (Motores e afins), e o objetivo é saber o que fazer e o que decidir com toda essa informação.

Mas dados por si só não são decisórios, ou seja, são apenas a matéria-prima.

Informação é aquilo que emerge quando você:

• Agrega dados a um contexto de negócio
• Relaciona múltiplas fontes com propósito
• Converte sinais discretos em padrões acionáveis
• Transforma eventos sujos em insights limpos

Tecnologia sem método que promove essa transformação pode até “mostrar dados”, mas não gera inteligência para decisões de Crédito e Risco.

Por que Informação é mais valiosa do que dados em 2026?

Em 2026, alguns fatores aumentarão a exigência por informação, não dados:

• Velocidade de decisão: Ciclos de crédito cada vez mais curtos exigem respostas em tempo real ou quase real time.
• Custos operacionais sob pressão: Acesso à tecnologia já não é diferencial, custo competitivo é.
• Complexidade de risco: Inúmeros fatores econômicos e sociais impactam as análises tornando os sinais de risco e fraude mais sutis.

Ambiente regulatório rigoroso: Regulação como a resolução 4966 obrigou instituições a explicarem decisões com clareza e auditabilidade, e dados brutos não bastam para isso.

Fazendo a diferença: Informação Estruturada com contexto de mercado

Executivos das áreas de Crédito e Riscos sabem que dois modelos podem receber a mesma massa de dados e produzir resultados bem distintos:

Modelo A (baseado em dados brutos):

• Alimenta dashboards e relatórios históricos
• Mostra tendências gerais de inadimplência
• Pode gerar alertas de fraude baseados em regras

Modelo B (baseado em informação):

• Entrega insights contextualizados com indicadores Judiciais (Conduta e Comportamento de clientes PF e PJ), indicadores Econômicos e demais
• Pondera variação de comportamento de clientes à luz de fatores externos (setoriais, macroeconômicos, geográficos)
• Equilibra probabilidade de risco e custo do capital com a lógica de negócio
• Produz sinais Preditivos, não apenas Descritivos

O Modelo B responde à pergunta que de fato importa para quem concede crédito ou atua em prevenção à fraude:

“Esse cliente, nessa situação econômica, com esse histórico de relacionamento com o mercado e comportamental, representa que nível de risco real e qual ação devemos tomar agora?”

Cinco elementos que transformam dados em Informação de valor

Uma infraestrutura analítica robusta precisa entregar:

1) Custo competitivo

Ter acesso à informação não pode ser um luxo, deve ser sustentável e justo para modelos operacionais em todos os credores, independentemente do segmento.

2) Completude

• Informação útil:
• Entrega a informação completa
• Combina dados tradicionais de crédito com Dados alternativos
• Cruza histórico de comportamento com sinais de risco latente
• Envolve métricas macroeconômicas
• Contempla dados comportamentais e contextuais

3) Velocidade

Decisão de crédito em 2026 é uma corrida contra o tempo. Informação útil deve chegar antes do momento da decisão, não depois.

4) Atualização contínua

Modelos de Risco e Fraude dependem de ambientes em constante mudança, o que funcionou na semana passada pode não funcionar amanhã, e nenhuma base de dados estática resolve isso.

5) Capital intelectual

Tecnologia sozinha não gera informação. A interpretação correta, a modelagem contextualizada e a definição de regras e workflows exigem experiência de mercado, expertise essa que muitas vezes não está dentro das próprias instituições, mas sim em seus Parceiros/Fornecedores de Dados e Tecnologia.

Parcerias estratégicas: Mais do que fornecedores, eles são coautores da sua inteligência

Neste novo ambiente competitivo, a visão de que “dados são a mercadoria” já perdeu força. O que realmente importa hoje é:

Ter parceiros que entendem profundamente o mercado de Crédito, Risco e Fraudes e que sabem estruturar essa base de dados em informação robusta, contextualizada, estruturada e integrada ao seu negócio.

Não se trata apenas de tecnologia, mas de:

• Metodologia de modelagem
• Governança de dados
• Integração com políticas de risco
• Métricas de comportamento preditivo
• Capacidade de adaptação ao ciclo econômico

E a parceria, mais do que comprar tecnologia, é co-desenvolver lógica, contexto e valor.

Tudo isso é muito importante, mas de nada adiantará se os pontos abaixo não forem entendidos e executados

• A Informação Estruturada precisa ser “Personalizável”
• Não adianta, por exemplo, entregar informação estruturada voltada à indústria e tentar usar no mercado financeiro
• Não adianta entregar informação estruturada para um produto Com Garantia e ser usada em um produto Sem Garantia

Hiperpersonalização de Oferta precisa de Hiperpersonalização na Análise

Faz sentido para você…?

Conclusão: Informação é o novo capital analítico

Em 2026, seja por meio da tecnologia A ou B, o diferencial está em:

• Informação estruturada e pronta para ação
• Custo competitivo de acesso e processamento
• Atualização contínua baseada em dados dinâmicos
• Capital intelectual aplicável ao contexto real de mercado
• Parcerias que alinham velocidade, precisão e estratégia

Quem ainda pensa que basta ter “muitos dados” ou “grandes volumes em um data lake” está um passo atrás.

A vantagem competitiva hoje é ter informação que impulsiona decisões melhores, mais rápidas e mais lucrativas.

Executivos de Crédito, Risco e Fraude que dominarem esse conceito em suas áreas estarão em posição de liderar com vantagem. Irão não apenas responder às mudanças do mercado, mas antecipá-las.

Espero que tenham gostado e até o próximo artigo…

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