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| Os computadores vão julgar o caráter das pessoas para ver se podem pegar dinheiro emprestado

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Paul Gu, um dos fundadores da Upstart, que usa algoritmos para emprestar dinheiro a negativados. (Crédito: Reprodução)

Os computadores já não se limitam a resolver problemas matemáticos complexos e a nos mostrar vídeos de animais. Eles cada vez mais julgam o nosso caráter. Talvez devêssemos agradecer.

Uma companhia chamada Upstart, de Palo Alto, na Califórnia (EUA), nos últimos 15 meses, emprestou 135 milhões de dólares a pessoas com histórico de crédito desfavorável. Tipicamente, elas são recém-formados sem hipotecas, financiamentos de carros ou dívidas rotativas com cartões de crédito.

Essas são normalmente as coisas que valem um bom ou mau histórico de crédito a um consumidor, mas as pessoas beneficiadas não têm um histórico de emprego longo. Por isso, a Upstart leva em consideração seus resultados em exames como o SAT – uma espécie de Enem americano –, as faculdades em que estudaram, suas áreas de graduação e suas notas no Ensino Superior. A empresa, mais que avaliar suas perspectivas de emprego, está avaliando suas personalidades.

“Se você tomar duas pessoas com o mesmo emprego e circunstâncias, como ter cinco filhos, cinco anos mais tarde aquela que teve as notas mais altas na universidade apresentará probabilidade superior de pagar uma dívida”, disse Paul Gu, cofundador e vice-presidente de produtos da Upstart. “Não é só poder pagar ou não, mas sim a importância que a pessoa confere às suas obrigações.”

A ideia, validada por dados, é a de que pessoas que prestavam mais atenção aos seus trabalhos escolares ou estudavam por conta própria porque uma prova de improviso podia ser aplicada são mais minuciosas e apresentam maior probabilidade de honrar suas dívidas.

E é assim que os recursos analíticos da era da informação confluem com o julgamento de pessoas. “Acho que poderíamos definir essa qualidade como caráter, ainda que não seja um rótulo que usemos”, disse Gu, 24.
Douglas Merrill, fundador e presidente-executivo da Zest Finance, é um antigo executivo do Google cuja companhia oferece empréstimos a mutuários com histórico de crédito abaixo da norma, com base em dados não padronizados. Um desses sinais é se a pessoa já abandonou um número de celular pré-pago. Em casos nos quais a situação de moradia é muitas vezes incerta, um número de celular é muitas vezes maneira mais confiável de localizar uma pessoa do que seu endereço; e portanto abandoná-lo pode indicar que a pessoa está disposta (ou se viu forçada) a desaparecer, tanto diante de sua família quanto diante de potenciais empregadores. E isso é mau sinal.

A Zest recentemente começou a trabalhar com clientes “quase padrão”, aqueles que decaíram das categorias de crédito mais altas ou estão ascendendo das mais baixas. A questão é determinar por que essas pessoas mudaram de categoria, e a Zest tenta descobrir se um devedor potencialmente confiável passou por alguma má sorte temporária, por exemplo, despesas medidas imprevistas.
“‘Caráter’ é um termo com uma carga problemática, mas existe uma diferença importante entre capacidade de pagar e disposição de pagar”, disse Merrill.“Se você se limitar a observar as transações financeiras, será difícil dizer alguma coisa sobre a disposição de pagar”. Merrill, que também tem um doutorado em psicologia (pela Universidade de Princeton), acredita que a avaliação de personalidade com base em dados estatísticos é, em última análise, mais justa que os indicadores convencionais.
O caráter (ainda que o termo usado em geral seja mais neutro) agora pode ser julgado por outros algoritmos. A Workday, uma empresa que oferece software de pessoal em nuvem, lançou um produto que leva em conta 45 fatores de desempenho de um trabalhador, entre os quais o tempo no posto e o desempenho passado da pessoa. O algoritmo prevê a probabilidade de que a pessoa se demita e sugere coisas apropriadas, como uma promoção ou transferência, que possam convencer as pessoas certas a ficar.

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