O Brasil atingiu em 2025 a marca de 70 milhões de nomes negativados, segundo a Serasa. Isso representa quase 43% da população adulta. O que antes era um alerta isolado se tornou um problema sistêmico que afeta toda a cadeia econômica — do varejo à indústria, passando por bancos, financeiras, securitizadoras e fintechs.
A pergunta é urgente: como conceder crédito em um país onde quase metade da população está inadimplente?
Mais do que revisar regras, é hora de mudar a lógica da análise. Neste conteúdo, vamos destrinchar o impacto macroeconômico desse cenário e mostrar como adaptar os modelos de concessão com base em tecnologia, conduta e risco real.
O cenário dos 70 milhões de negativados e seus impactos ocultos
Por que o número assusta?
- Porque sinaliza risco sistêmico real no modelo tradicional de concessão.
- Porque compromete o ciclo do crédito: menos pagamentos = menos consumo = retração econômica.
- Porque revela a ineficácia dos critérios atuais, centrados exclusivamente em score e inadimplência passada.
Segundo dados do Mapa da Inadimplência e Renegociação de Dívidas de um birô tradicional do mercado:
- O valor médio das dívidas negativadas é de R$ 4.100 por CPF.
- 60% dos inadimplentes têm até dois registros negativos.
- A maior parte da dívida está concentrada no setor bancário (30%) e serviços financeiros (25%).
Efeitos colaterais para o mercado de crédito:
- Aumento do conservadorismo na concessão
- Enrijecimento do acesso para bons pagadores com histórico limpo
- Crescimento da informalidade no crédito (R$) e aumento de risco oculto
- Pressão sobre os modelos de avaliação desatualizados
Os principais riscos sistêmicos do mercado de crédito atual
1. Generalização de perfis de risco com base em score
O score tradicional perdeu sua capacidade de segmentar risco com precisão. Dois clientes com o mesmo score podem ter realidades financeiras e comportamentais completamente distintas. A análise baseada exclusivamente em score não diferencia um inadimplente reincidente de um negativado eventual — comprometendo a qualidade da carteira.
2. Falta de leitura preditiva e de conduta
Negativação é o passado. O risco real está no que o cliente está prestes a fazer. Analisar a conduta recente — alterações cadastrais, vínculos com empresas problemáticas, histórico judicial, envolvimento em processos — permite prever inadimplência antes da formalização do crédito.
3. Risco de judicialização massiva
O aumento da inadimplência traz consigo explosões em ações judiciais de cobrança, revisional, recuperação e falência.
Empresas que concedem crédito sem verificar o envolvimento prévio em ações judiciais expõem-se a perdas longas, imprevisíveis e difíceis de reverter.
4. Efeito dominó em cadeias produtivas B2B
Quando uma empresa inadimplente quebra, afeta toda a cadeia de fornecedores, clientes e financiadores. A análise de crédito precisa considerar também os vínculos da empresa com CNPJs em situação de risco jurídico, financeiro ou de reputação.
5. Ampliação da concessão via canais não supervisionados
Com a restrição de crédito formal, cresce o uso de crédito informal, fintechs não reguladas ou antecipações fora de compliance. Isso enfraquece a saúde do sistema financeiro e gera distorções nos indicadores de risco.
Como adaptar o modelo de crédito em tempos de inadimplência recorde
1. Aplicar análise de conduta e risco judicial como camada primária
Não basta saber que um cliente está negativado. É preciso saber por que ele chegou até ali, se o comportamento indica reincidência e se há padrão de risco judicial.
2. Monitorar vínculos de risco em tempo real
A inadimplência é frequentemente contagiosa. Um cliente pode parecer confiável, mas estar conectado a CPFs ou CNPJs envolvidos em fraudes, recuperações ou processos. Detectar essas relações salva a operação antes da perda.
3. Combinar dados financeiros, jurídicos e reputacionais
Isolar variáveis cria cegueira analítica. Empresas precisam cruzar fontes — como protestos, ações judiciais, score, comportamento de compra e conexões indiretas — para entender o risco completo do cliente ou parceiro.
4. Automatizar decisões com base em inteligência proprietária
A automação precisa ser baseada em modelos treinados com dados reais, históricos de conduta e desfecho judicial. Isso garante decisões padronizadas, auditáveis e escaláveis — mesmo em ambientes de alta pressão.
5. Classificar negativados em subgrupos por comportamento
Nem todo negativado é risco.
Separar inadimplentes reincidentes de casos pontuais com histórico positivo permite recuperar parte do mercado e conceder crédito com mais inteligência, sem ampliar perdas.
Conclusão
Ter 70 milhões de nomes negativados não é apenas um dado estatístico. É um sintoma profundo de que o modelo atual de crédito está falido. Empresas que continuarem usando score genérico, concessão sem contexto e análise sem conduta serão penalizadas com inadimplência, fraudes e retração.
A adaptação exige inteligência. E essa inteligência já está disponível.
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Perguntas Frequentes
1. O que significa ter 70 milhões de pessoas negativadas no Brasil?
Significa que quase metade da população adulta está inadimplente. Isso compromete o ciclo de crédito, aumenta o risco sistêmico e pressiona os modelos atuais de concessão.
2. Todo negativado representa risco alto?
Não. É preciso analisar o contexto: reincidência, histórico judicial, perfil de consumo e vínculo com empresas de risco fazem toda a diferença.
3. O score de crédito ainda é útil?
Sim, mas deve ser complementado com outras camadas de análise — especialmente dados jurídicos e comportamentais.
4. Como a tecnologia pode ajudar a reduzir inadimplência?
Com alertas preditivos, análise de conduta, cruzamento de dados jurídicos e automação inteligente de decisões.
5. Empresas podem conceder crédito mesmo com inadimplência alta no país?
Sim, desde que adaptem seus modelos e filtrem com inteligência os perfis que ainda têm potencial de recuperação.
