Pontuação de crédito com base em Big Data

Abstract

Há quem diga que o acesso ao crédito é um direito fundamental de qualquer cidadão. Tal afirmação é fundamentada no fato de que é pouco provável que uma pessoa consiga atingir seus objetivos pessoais (comprar um carro, comprar uma casa) ou profissionais (começar um negócio) sem que utilize crédito bancário no financiamento dessas empreitadas. Entretanto, a concessão de crédito mudou de caráter na última década. As instituições financeiras em geral começaram a utilizar informações pouco convencionais e estritamente pessoais na pontuação de crédito dos seus clientes como, por exemplo, dados disponíveis em redes sociais, históricos de pesquisa em sítios eletrônicos de busca e geolocalização disponibilizada por smartphones. Diante disso, há uma necessidade de se regular a utilização de informações pessoais na análise de crédito. Existe risco tanto para a privacidade individual quanto para a existência de discriminação social nessas análises. Destarte, o presente trabalho propõe a utilização de um modelo legislativo elaborado por analistas de dados do Massachussetts Institute of Technology (MIT) e juristas da Georgetown University Law Center (GULC) como forma de complementar lacunas da Lei do Cadastro Positivo, que disciplina a utilização de bancos de dados para fins financeiros no Brasil. Em outras palavras, buscar-se-á traçar um panorama geral da utilização de big data pelo sistema financeiro, mais especificamente, na pontuação de crédito (credit scoring) e apresentar-se-á sugestões de pequenas reformas na atual legislação brasileira para a matéria.