Renda do domicílio reduz inadimplência em até 31%, aponta Serasa

O estudo da Serasa Experian aponta que a renda do domicílio pode ser tão relevante quanto a renda individual para prever o risco de inadimplência. A pesquisa foi divulgada nesta terça-feira (26) pela empresa.

Segundo os resultados, a inadimplência cai de 11,4% para 8,1% ao comparar domicílios de renda menor com domicílios de renda maior, uma redução de cerca de 29%. O recorte envolve diferentes perfis de brasileiros.

Entre idosos de 60 anos ou mais em lares com renda acima de cinco salários mínimos, a queda é de 31%, passando de 9,4% para 6,5%. Já para jovens de até 25 anos, a redução chega a 24%, de 15,9% para 12,1%.

Para consumidores de baixa renda individual, os efeitos também aparecem. Quem ganha até dois salários mínimos apresenta queda de inadimplência de 13% para 10,8% quando está em domicílios de renda mais elevada, uma redução de 17%.

Comportamento digital

A Serasa utilizou o modelo Renda 360, que estima a renda agregada do domicílio a partir de sinais como geolocalização e transações de cartão de crédito. A ferramenta busca capturar padrões de convivência e comportamento financeiro para ampliar a leitura de capacidade de pagamento.

A empresa esclarece que as informações domiciliares não alteram o Score individual do consumidor; o cálculo de risco pessoal permanece inalterado. O Renda 360 funciona como camada adicional de análise para o credor.

De acordo com a Serasa, a solução ajuda a atender principalmente o grupo conhecido como thin files, com histórico de crédito limitado. A leitura domiciliar pode revelar que a renda individual subestima a condição financeira real dessas pessoas.

Eduardo Mônaco, vice-presidente de Crédito e Software Solutions da Serasa, afirmou que dados comportamentais ampliam a avaliação de risco e ajudam a calibrar crédito em perfis variados. A ferramenta já é adotada por bancos, fintechs, varejistas e seguradoras.

O uso da solução não divulga números de clientes nem métricas de aprovação. Segundo a Serasa, fintechs utilizam o produto para ampliar concessões em perfis thin file, enquanto bancos e varejistas costumam calibrar limites de crédito em operações de maior volume.