Como é avaliado o mérito creditício na Itália: métricas, riscos e impacto econômico

Por Riccardo Neri — Espresso Italia

Dados recentes do ISTAT mostram uma leve melhora nas condições sociais em 2025: a parcela da população sujeita a risco de exclusão social ou de pobreza passou de 23,1% em 2024 para 22,6% no ano seguinte. A taxa de risco de pobreza manteve‑se estável em 18,6%, enquanto a proporção de indivíduos com baixa intensidade de trabalho diminuiu de 9,2% para 8,2%, sinalizando uma recuperação modesta do mercado de trabalho.

No entanto, as projeções para 2026 acendem sinais de alerta para o ecossistema empresarial: estimativas de aumento de insolvências globais em torno de 6% — potencialmente até 10% se a reabertura do Estreito de Hormuz sofrer atrasos significativos — foram relatadas pela Sky TG24. Esses choques geopolíticos funcionam como variáveis exógenas que reverberam no poder de compra das famílias e, consequentemente, na avaliação do mérito creditício feita por instituições financeiras.

Mas como, na prática, se determina esse mérito creditício na Itália? Em termos analíticos, trata‑se de um sistema de camadas que combina sinais econômicos e comportamentais para prever a probabilidade de incumprimento (insolvência). Entre os principais elementos considerados pelos credores estão:

• Renda e estabilidade laboral — fluxos de caixa previsíveis reduzem o risco percebido.
• Endividamento atual e histórico de pagamentos — exposições elevadas e atrasos anteriores aumentam a probabilidade de recusa.
• Idade, composição familiar e patrimônio — variáveis que orientam a capacidade de amortizar choques.
• Sinais comportamentais derivados de transações digitais e histórico de crédito.

Esses insumos alimentam modelos de scoring de crédito e bases de dados centralizadas (os chamados SIC — Sistemi di Informazione Creditizia), que juntos formam o «sistema nervoso» do mercado de crédito. Em cenários de elevada incerteza, como o atual, esses algoritmos atuam como infraestrutura analítica: aumentam a precisão das decisões no digital lending e oferecem uma camada adicional de governança operacional.

Importante enfatizar que a avaliação não é puramente matemática: o peso atribuído a cada variável varia por instituição, produto e contexto macroeconômico. Por exemplo, um banco tradicional pode priorizar histórico bancário e garantias colaterais, enquanto plataformas de crédito digital tendem a combinar scoring tradicional com sinais alternativos (comportamento de uso online, pagamentos em tempo real, etc.).

O efeito prático dessa arquitetura é duplo. Primeiro, uma avaliação mais refinada protege os credores frente a choques sistêmicos, mantendo a liquidez do sistema financeiro. Segundo, pode restringir o acesso ao crédito para perfis considerados mais frágeis, impactando o consumo e a capacidade de recuperação econômica de famílias e PMEs.

Do ponto de vista de políticas públicas e regulação, há uma necessidade clara de equilibrar precisão técnica com equidade: transparência nos modelos, possibilidade de contestação de dados nos SIC e mecanismos de apoio a segmentos vulneráveis tornam‑se alicerces digitais de um sistema de crédito justo e resiliente.

Em suma, o mérito creditício na Itália é avaliado por uma combinação de métricas econômicas, sinais comportamentais e modelos analíticos. Esses instrumentos funcionam como camadas de infraestrutura — indicando quem tem capacidade de pagar e protegendo a estabilidade do sistema — mas também exigem supervisão para evitar que o algoritmo se torne um filtro que agrave desigualdades em tempos de choque.