Arte: Abílio Sousa | Dir Arte Let’s Media
Arte: Abílio Sousa | Dir Arte Let’s Media

Imagine estar em uma sala de análise de crédito. Chega uma solicitação de um motorista de aplicativo que ganha R$ 4.500 por mês. Ele não tem carteira assinada. Não tem holerite. Não tem como “provar” sua renda pelos métodos tradicionais.

Você nega o crédito?

Se você respondeu “sim”, acabou de perder um cliente que provavelmente pagaria em dia. Se respondeu “não”, corre o risco de aprovar sem dados suficientes. É o dilema que bancos e fintechs enfrentam todos os dias diante de 40 milhões de brasileiros que trabalham na informalidade 39% de toda a força de trabalho do país.

Mas e se existisse uma forma de ver o que sempre esteve ali, apenas invisível para os modelos tradicionais?

O Brasil que não aparece no holerite

Os números são impressionantes e desafiadores:

  •  40,3 milhões de trabalhadores informais no Brasil (IBGE, 2024) 
  •  38,9% da força de trabalho opera fora do sistema formal 
  •  80,4 milhões de brasileiros inadimplentes em Outubro de 2025 (Serasa) 
  •  R$ 4.362 é a dívida média por pessoa

Mas aqui está o paradoxo: muitos desses “informais” têm renda consistente. Eles ganham dinheiro. Gastam dinheiro. Pagam contas. Têm fluxo de caixa previsível. O problema não é a ausência de renda — é a ausência de visibilidade.

Motoristas de aplicativo, freelancers, prestadores de serviço, pequenos empreendedores sem CNPJ, profissionais com múltiplas fontes de renda… Todos eles movimentam a economia brasileira diariamente, mas permanecem invisíveis para os modelos tradicionais de análise de crédito.

E quando não conseguimos ver, não conseguimos servir.

A transformação do Open Finance

Enquanto falamos de invisibilidade, uma mudança estrutural vem acontecendo no sistema financeiro brasileiro. O Open Finance já registra:

  •  128 milhões de consentimentos ativos (Outubro 2025)
  •  128% de crescimento em consentimentos (Outubro 2024 vs 2025)
  •  74% das instituições reduziram inadimplência usando dados do OF 
  •  Até 30% de redução no tempo de concessão de crédito (Banco Central)

Mas o impacto mais transformador está na capacidade de enxergar o invisível.

Os dados que mudam o jogo

A Belvo, plataforma líder de Open Finance na América Latina, desenvolveu tecnologia proprietária capaz de transformar dados financeiros brutos em inteligência acionável. Com modelos de machine learning treinados a partir de bilhões de transações, a plataforma compartilhou importantes insights sobre a renda no Brasil:

Descoberta #1: Múltiplas fontes de renda são a norma, não a exceção

Mais de 30% das contas conectadas possuem mais de uma fonte de renda. Isso significa que 1 em cada 3 brasileiros tem entradas vindas de diferentes origens — formais e informais combinadas.

Pense nisso: o profissional que tem um emprego CLT e faz freelas à noite. A dona de casa que vende produtos online. O motorista de aplicativo que também faz entregas. O aposentado que presta consultorias.

O Open Finance consegue mapear todas essas fontes de renda. Os modelos tradicionais, não.

Descoberta #2: Open Finance identifica 42% mais renda

Quando comparamos a capacidade de identificação de renda entre Open Finance e modelos tradicionais, a diferença é significativa: Open Finance tem capacidade 42% maior de identificar rendas.

Isso não é apenas um número estatístico. É a diferença entre:

  • Aprovar ou negar um crédito
  • Oferecer R$ 5.000 ou R$ 8.000 de limite
  • Ter 30% ou 50% de taxa de aprovação

A Belvo usa machine learning e inteligência artificial para analisar movimentações das contas e encontrar padrões na frequência e quantidade de transações, combinando palavras-chave que indicam se os fluxos de entrada são relativos à renda. É a diferença entre ver metade do filme ou o filme completo.

Descoberta #3: A renda informal é volátil (e isso importa)

Ao comparar retratos da renda em intervalos de um mês, 13,5% apresentam variações significativas de renda.

E aqui está o ponto crítico para gestão de risco: a capacidade do Open Finance de observar essas flutuações em tempo real é crucial para perceber perdas repentinas de capacidade de pagamento.

Imagine poder detectar que um cliente autônomo teve queda de 40% na renda este mês — antes que ele entre em inadimplência. Isso muda completamente a estratégia de cobrança e relacionamento.

A tecnologia por trás da transformação

O que torna o Open Finance tão poderoso não são apenas os dados brutos — é a inteligência aplicada sobre eles.

“O valor do Open Finance não está só em acessar dados, mas em transformar essa informação bruta em inteligência. Nosso motor de categorização traz ordem ao caos e permite que bancos e fintechs tomem decisões mais rápidas, criem produtos melhores e entreguem experiências realmente personalizadas”, afirmou Leandro Piano, CFO e Country Manager da Belvo no Brasil. 

A Belvo desenvolveu um motor de categorização alimentado por machine learning capaz de:

Por que isso importa?

Porque bancos e fintechs não recebem dados financeiros padronizados. Cada instituição tem sua nomenclatura, seus formatos, suas descrições. Uma transação que em um banco aparece como “TRF PIX CPF 123” em outro pode ser “TRANSF ELETR DISPONIVEL”.

A Belvo traduz esse caos em clareza. E essa clareza se transforma em decisões melhores.

Impacto real em crédito e cobrança

Para Análise de Crédito:

Com acesso a mais de 700 pontos de dados padronizados do Open Finance, instituições podem:

Como explica Artiz Amanese, Head de Estratégia e Risco de Crédito da Belvo:

“O Open Finance traz novas informações para avaliar o risco de crédito e, com uma melhor avaliação, o credor pode até abaixar os juros pro cliente final. Alguém que foi recusado anteriormente num pedido de financiamento tem uma nova chance de ser aprovado com o Open Finance. Porque o banco vai conhecer melhor quem esse cliente é, o que faz, o que compra, qual a probabilidade de pagar aquele financiamento.”

Para Operações de Cobrança:

Além da identificação de renda, o Open Finance traz um insight relevante: periodicidade e dias de pagamento sem necessidade de input do usuário.

Os dados da Belvo revelam:

  • 2,5% dos salários identificados têm recorrência semanal ou quinzenal
  • Considerando todos os tipos de renda, as recorrências não-mensais representam 3,5% do total

Pode parecer pequeno, mas pense no impacto operacional:

Cenário tradicional:

  • Cobrança genérica todo dia 5 do mês
  • Cliente ganha semanalmente
  • Resultado: frustrações, contatos ineficazes, inadimplência

Cenário com Open Finance:

  • Sistema identifica recorrência semanal automaticamente
  • Cobrança automatizada nos dias de entrada
  • Resultado: maior taxa de conversão, menor custo de cobrança, melhor experiência

O conhecimento de periodicidades diferentes pode ser determinante na elaboração de políticas de cobrança e definição do dia de vencimento ideal de produtos de crédito.

O mercado invisível espera por você

Há um mercado gigantesco de brasileiros com renda consistente, mas sem visibilidade tradicional. São 40 milhões de pessoas que:

  • Têm capacidade de pagamento 
  • Precisam de crédito 
  • Querem ser incluídos 
  • Estão dispostos a compartilhar seus dados

A pergunta não é se eles existem. A pergunta é: você está preparado para vê-los?

O Open Finance não é mais uma tendência futura. Ele é a realidade presente do mercado financeiro brasileiro.

E a diferença entre liderar ou ficar para trás pode estar simplesmente na sua capacidade de enxergar o que sempre esteve lá.

Se você quer entender como implementar soluções de Open Finance para identificação de renda e otimização de crédito e cobrança na sua instituição, a Belvo pode ser sua parceira nessa jornada.

Recursos disponíveis:

Saiba mais: belvo.com/pt-br

Até a próxima edição, Equipe Let’s Money

P.S.: O que você acha mais desafiador em identificar renda de trabalhadores informais hoje? Responda este email — adoraria saber sua perspectiva.

📌 Esta newsletter foi produzida em parceria com a Belvo, plataforma líder de Open Finance na América Latina.