Por Murilo Rabusky, Diretor de Negócios da Lina Open X
Um consumidor pode ter renda estável, pagar suas contas em dia e manter as finanças sob controle, mas ainda assim encontrar dificuldades para conseguir crédito. Isso acontece, entre outros motivos, quando seu histórico financeiro é pequeno ou não reúne informações suficientes para que os modelos tradicionais consigam avaliar seu perfil. Para as fintechs, esse público representa um desafio, mas também uma oportunidade: encontrar bons pagadores que permanecem “ocultos” quando a análise se limita aos dados dos bureaus.
Essa lacuna não é pequena. Dados globais do relatórioThe State of Open Finance 2026, da Mastercard, mostram que 49% das instituições financeiras já desenvolveram a capacidade de atender clientes com pouco ou nenhum histórico de crédito (thin-file) justamente graças ao acesso a dados transacionais consentidos. Como resultado dessa abertura, 51% dos executivos relatam ter estendido crédito a uma gama mais ampla de clientes individuais, enquanto 40% ampliaram a concessão para pequenas e médias empresas (PMEs).
O movimento ganha força com a ampliação do uso do Open Finance. E a adesão vem do próprio público: a pesquisa da Mastercard aponta que 82% dos consumidores concordariam em compartilhar seus dados financeiros se isso simplificasse solicitações de crédito, aumentasse as chances de aprovação e garantisse melhores taxas de juros. Com o consentimento do cliente, as instituições podem acessar informações de diferentes bancos e acrescentar à análise dados que mostram como aquela pessoa administra seu dinheiro no dia a dia. A partir daí, a decisão já não depende apenas do histórico e passa a considerar o comportamento financeiro atual.
O que o score não mostra
Os bureaus de crédito continuam sendo uma das principais fontes utilizadas na avaliação de risco. O problema aparece quando o histórico disponível não é suficiente para contar a história inteira.
É uma lacuna relevante para um mercado que busca ampliar a concessão de crédito sem perder o controle sobre a inadimplência. Um consumidor com pouco histórico, por exemplo, pode ser classificado como um perfil de maior risco simplesmente porque não há informações suficientes sobre ele. Ao mesmo tempo, alguém com um bom histórico passado pode estar vivendo uma mudança recente em sua situação financeira que ainda não aparece nos modelos tradicionais.
Os dados bancários ajudam a preencher parte desse espaço. Ao observar movimentações de diferentes instituições, a análise pode considerar a recorrência da renda, a frequência de pagamentos, a volatilidade do fluxo financeiro, o nível de endividamento e a capacidade de pagamento. São sinais que ajudam a entender não apenas o que aconteceu com o consumidor, mas como ele está administrando sua vida financeira naquele momento.
É justamente aí que estão os bons pagadores “ocultos”. São clientes que não necessariamente se destacam em uma análise baseada apenas no histórico, mas que apresentam um comportamento financeiro consistente quando outras informações são consideradas.
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Mais dados oferecem uma decisão mais precisa
A proposta não é abandonar o score tradicional, mas combinar fontes. Informações de bureaus, histórico de crédito e dados transacionais podem trabalhar juntas para produzir uma avaliação mais completa do risco.
Para as fintechs, essa combinação também ajuda a reduzir um problema recorrente: rejeitar clientes elegíveis por falta de informação suficiente. A inclusão de dados transacionais integrados reduz recusas prematuras e contribui, segundo métricas da Lina Open X, para uma redução de 15% a 20% na inadimplência, ao mesmo tempo em que amplia a capacidade de identificar bons tomadores.
O mercado vem se movendo rápido para responder a essa demanda. De acordo com a Mastercard, 51% das empresas do setor já oferecem acesso facilitado ao crédito utilizando dados em tempo real autorizados pelo cliente, e 43% já operam com processos de aprovação acelerada.
O ganho está em conseguir enxergar diferenças que uma análise mais restrita não captaria. Dois consumidores podem ter scores semelhantes, mas situações financeiras completamente diferentes. Da mesma forma, dois clientes com pouco histórico podem apresentar comportamentos distintos quando suas movimentações bancárias são analisadas em tempo real. Quanto maior a quantidade de informações disponíveis, maior a possibilidade de construir modelos capazes de fazer essas distinções.
Do histórico ao comportamento financeiro
Essa mudança acompanha a própria transformação da relação dos brasileiros com os serviços financeiros. Contas, cartões, investimentos, empréstimos e pagamentos estão cada vez mais distribuídos entre diferentes instituições. Olhar apenas para uma dessas relações oferece uma visão parcial do consumidor.
O Open Finance permite justamente conectar esses pontos, sempre a partir da autorização do cliente. Para as fintechs, isso abre espaço para incorporar informações de várias instituições em seus modelos sem precisar estabelecer uma integração individual com cada banco.
É o que soluções como o Data Link, da Lina Open X, buscam viabilizar. Por meio de uma única integração, a ferramenta reúne dados financeiros de instituições participantes do Open Finance e disponibiliza variáveis que cobrem sinais relevantes para toda esteira de crédito, da propensão e capacidade de pagamento, passando pela análise de risco até a recuperação. Segundo a empresa, são até seis vezes mais variáveis para complementar os modelos de crédito.
Além de aumentar a quantidade de dados, a mudança está na possibilidade de olhar para o consumidor por outro ângulo. Um histórico curto deixa de ser necessariamente um sinal de risco quando existem outros indicadores capazes de mostrar como aquela pessoa movimenta seus recursos e cumpre seus compromissos.
Para as fintechs, encontrar esses perfis significa ampliar a carteira de forma sustentável, sem simplesmente relaxar os critérios de concessão. A análise passa a ter mais elementos para separar quem realmente oferece risco de quem apenas não teve, até agora, seus bons hábitos financeiros registrados pelos modelos tradicionais.
No fim, o crédito continua dependendo de uma pergunta simples: esse consumidor tem condições de pagar? A diferença é que, com o Open Finance e o uso inteligente de dados transacionais, as instituições passam a ter ferramentas muito mais precisas para encontrar a resposta.
