Os Non Performing Loans são créditos com prestações com mais de 90 dias de atraso ou que se antecipa que irão entrar em incumprimento. Elevados níveis de NPL afetam a rendibilidade dos bancos, imobilizam capital (diminuindo a capacidade de investimento e de financiamento da economia) e podem colocar em causa a viabilidade das instituições, afetando a confiança no setor financeiro, com potenciais efeitos negativos cross-market.

Nos sete anos após a grande crise financeira de 2007, os níveis de NPL na Europa nos bancos atingiram um máximo de €1,3 triliões. Um conjunto de medidas bem-sucedidas conseguiu reduzir esse montante para ca. €0,6 triliões em 2020 – dados da EBA.

Contudo, com o fim das moratórias concedidas no contexto da pandemia e apesar do reforço da regulamentação específica e da supervisão sobre as práticas de concessão de crédito e gestão de NPL, o Banco Central Europeu estima que o nível de NPL possa ultrapassar o máximo da grande crise em cerca de 10%, afetando sobretudo os setores do turismo, hotelaria, lazer ou transportes e com primeiro reflexo nas empresas com créditos sem colateral, seguidas das famílias dependentes dos setores.

Apesar do impacto ser inevitável, a evidência demonstrou a capacidade da banca para se adaptar, dinamizar as áreas de recuperação e suportar a retoma económica. Mas os custos foram elevados: as áreas de crédito quase pararam, convertendo-se em áreas de recuperação; a relação com diversos clientes que seriam rentáveis degradou-se ou perdeu-se; a rendibilidade, ainda hoje, mantém-se fortemente pressionada.

Perante este outlook, não se pode esperar para adaptar! Há que preparar para a nova vaga de NPL e investir na melhoria das taxas de recuperação e de cura, aproveitando a oportunidade das circunstâncias para proteger a relação com os clientes de longo-prazo. E a solução passa pelas novas tecnologias!

A EY propõe uma abordagem à recuperação assente numa estratégia de intervenção sequencial, envolvendo técnicas de inteligência artificial (AI), machine learning (ML) e suportada por um motor baseado em cloud que consiste em:
1. Utilizar dados transacionais e AI para identificar atempadamente o risco de incumprimento dos clientes, avaliar o seu potencial comercial e propor novos produtos e serviços que permitam mitigar o risco de aumento de imparidades;

2. Aplicar técnicas de ML para selecionar as ações de intervenção mais efetivas (p.e., manter ou vender), assim como o tipo de abordagem e canal a utilizar, permitindo alocar as equipas mais adequadas em função do cliente e dimensão e complexidade das operações, deste modo contribuindo para a qualidade da experiência na relação com o banco e protegendo o risco reputacional;

3. Monitorizar a performance dos NPL, das carteiras no pós-venda, dos custos e da satisfação dos clientes.
Os elementos-críticos? Estrutura da abordagem, qualidade dos algoritmos e qualidade e volume dos dados.

Em conclusão, a solução para os NPL não está na aversão ao risco e recusa à concessão de crédito. O caminho passa por abraçar a gestão dos NPL como elemento para salvaguardar a rendibilidade, com uma abordagem assente em novas tecnologias que contribuirá para a redução dos custos e da imparidade, para a melhoria da experiência dos agentes envolvidos na recuperação – Gestores de Conta, Especialistas de Recuperação, Responsáveis pelo Risco –, para a proteção da relação com os clientes de longo-prazo e, em última análise, para a sustentabilidade do negócio bancário e da economia.