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Como empresas financeiras stalkeiam suas informações online

Para dizer o quanto você vale, companhias levam em conta suas redes sociais, seu amigo, seu trabalho e até o modelo do seu computador.

por Igor Natusch e Tatiana Dias
30 Novembro 2017, 4:07pm

Crédito: Pexels

"Sabe Black Mirror? Então, é aquilo ali que a gente faz", me disse um executivo engravatado, certamente mais de 60 anos, no maior evento dedicado às startups de finanças do Brasil. Dezenas de empresas estavam ali para trocar experiências e mostrar ao mercado novas tecnologias relacionadas a nossa grana. Eu estava ali para entender, especificamente, como algumas delas decidem quais de nós podem tomar um empréstimo ou não.

Ele não estava brincando quando comparou os serviços prestados pela sua empresa à série distópica de tecnologia. Se referia especificamente ao primeiro episódio da terceira temporada, aquele em que as pessoas têm um score - ou uma nota - que sobe ou desce conforme seu comportamento, reputação e atividades na sociedade, e que dele dependem para conseguir empregos, crédito, amigos.

Quis entender melhor como funcionava aquilo. A empresa em questão é uma das várias que operam no país com pontuação de crédito - ou seja, ajudam credores a avaliar se vale a pena ou não emprestar dinheiro a alguém. Cada consumidor tem uma nota que diz se ele tem boas chances, ou não, de honrar um empréstimo. Essa nota é gerada por fórmulas matemáticas proprietárias que levam em conta nosso histórico bancário, dívidas anteriores, idade, gênero, profissão, círculo social, atividades no Facebook, compras recentes e todo tipo - todo tipo mesmo - de informações sobre a gente que circulam por aí.

Para fazer isso, o principal produto da empresa em questão, diz o site, é a "venda de informações". Se gabando de ter um banco de dados próprio com 10 bilhões de registros, ela cataloga CPFs de 167 milhões de brasileiros. São 120 milhões de números de telefones, mas as informações coletadas vão muito além disso. São dados que vêm de parceiros comerciais (que usam seu serviço de pontuação para analisar consumidores), bancos de dados adquiridos, movimentação em redes sociais, círculo de amigos, entre outras fontes.

Essas informações combinadas são suficientes para precisar se uma pessoa está propensa a gastar mais, menos, pegar um empréstimo e honrar a dívida. O nível de detalhamento vai até o estado civil, que pode ser previsto com base no comportamento e compras. "Solteira é bom, mas é ruim para o score, né?", me disse o empresário, sorrindo, explicando que não ter um parceiro fixo pode ser mal visto para possíveis credores. Por isso, a nota cai.

A justificativa para tamanho detalhamento é que, desta forma, pessoas que não teriam acesso a crédito por meios tradicionais - que não têm emprego fixo ou até mesmo desbancarizadas, por exemplo - podem ter uma pontuação alta se seguirem determinados padrões. O empresário me disse, ainda, que é possível aumentar o crédito autorizando a empresa a coletar mais informações sobre si através de parceiros ou indicando amigos através de redes sociais. Assim, é possível saber com quem você anda - e se você tem um círculo social de potenciais bons pagadores, credores entendem que você provavelmente é um também. "Iguais andam entre iguais", disse o empresário. Se seus amigos forem uns fodidos, bem, então provavelmente o sistema bancário que se alimenta dessas informações pensa o mesmo de você.

Barrado no crédito

O advogado e pesquisador Flávio Siqueira Júnior só queria comprar materiais para reformar a sua casa. Mas acabou enfrentando um problema inesperado em uma loja da Leroy Merlin, em São Paulo, em fevereiro de 2016. Ao terminar a compra, ele recebeu a sugestão de um atendente e, atraído pelo parcelamento, aceitou fazer um cartão da loja. Após o cadastro, porém, ele foi informado de que seu pedido havia sido negado. Siqueira não tinha a pontuação mínima para que fosse autorizada a emissão do cartão.

"Eu não possuía cartão de crédito ou cheque especial, nem abri nenhum tipo de crédito com instituições financeiras ou compras a prazo", garante. Não tinha, portanto, nenhum registro de dívida. Intrigado pela negativa, ele quis esclarecer juridicamente os critérios que levaram à recusa.

Siqueira buscou contato com a Serasa Experian, empresa responsável pela avaliação de crédito, tentando entender quais os dados armazenados e as variáveis levadas em conta na hora de atribuir a ele sua pontuação de crédito. Após enviar pelo correio o requerimento exigido, recebeu respostas pouco esclarecedoras, onde a empresa se limitava a dizer que "fornece aos concedentes de crédito, quando consultada, sob contrato, os dados captados de fontes públicas e privadas, idôneas e lícitas."

Motivado pela equipe da Coding Rights que investiga as várias manifestações do Chupadados, e indignado pela falta de clareza, Siqueira entrou com um pedido de Habeas Data, processo que permite ao cidadão requerer os dados que órgãos ou empresas têm sobre si. A ideia era forçar, por meio da Justiça, a liberação das informações para ao menos entender que dados haviam sido utilizados e a que se atribuía uma baixa pontuação. Mas o juiz de primeira instância nem chegou a compreender o caso como uma demanda por transparência no uso de dados pessoais e considerou-o apenas como mais um caso de negativação de crédito. Ou seja, até hoje, nem levando a questão ao judiciário, as informações sobre dados que compõe tal negativação foram liberadas. Mais de um ano depois, Siqueira segue com esse crédito específico negado, e sem entender o que levou a Serasa Experian a tratá-lo como um potencial mau pagador.

Uma nota na testa

A situação vivida por Flávio não é isolada. O setor de avaliações financeiras é um dos mais promissores do mercado - e nele atuam empresas de todos os tamanhos, entre bancos, instituições de proteção ao crédito como a Serasa Experian e startups de finanças, as fintechs. Todas combinam diferentes dados e metodologias para responder, de formas distintas, à mesma pergunta: qual é a chance de essa pessoa dar um calote?

É essa pontuação que vai definir se a pessoa terá direito a um empréstimo, poderá financiar o carro e se pagará mais ou menos juros. Você muito provavelmente já tem essa nota. Só não sabe qual é - e muito menos como ela foi construída. Salário, estabilidade no emprego e empréstimos anteriores, histórico de inadimplência, além de dados de Câmaras de Dirigentes Lojistas, estão entre os dados óbvios usados para compor o score. Mas, para obter avaliações mais precisas, as empresas abastecem suas bases de dados com a maior quantidade de informações possível, fazendo uma série de cruzamentos e juízos de valor.

Com o tempo, os dados considerados relevantes foram se expandindo, deixando de se ater a aspectos econômicos e incorporando cada vez mais aspectos cotidianos e comportamentais - um processo acelerado pela explosão das redes sociais. Um perfil no Linkedin, por exemplo, pode indicar o grau de envolvimento com a empresa. Uma série de posts no Facebook sobre ressaca podem comprometer uma reputação. Ter muitos amigos maus pagadores ou sem emprego fixo pode indicar que, bem, seu perfil financeiro pode não ser tão confiável quanto indica seu holerite. Por outro lado, ter o último iPhone ou um computador caro pode aumentar o seu score.

Mas você não é informado sobre nada disso.

Os stalkers financeiros

Não há nada que impeça as empresas financeiras de utilizarem informações pessoais ou dados de redes sociais para fazerem análise de crédito. Mas também não há nada que estabeleça limites para o cruzamento dessas informações ou para o stalking financeiro. E nem que garanta ao consumidor informações sobre os critérios utilizados na elaboração de sua nota, ou que lhe forneça maneiras de mudar a sua reputação ou corrigir alguma informação.

"As pessoas não entendem o que é um sistema de scoring", diz Rafael Zanatta, pesquisador em telecomunicações do Instituto Brasileiro de Defesa do Consumidor (Idec), que investiga a atuação dessas empresas e defende mudanças no sistema. A principal crítica é a falta de transparência: não fica claro para o consumidor quais critérios foram utilizados na elaboração de sua nota. E, por isso, é muito difícil se livrar da pecha de caloteiro que alguém pode ter estampado na testa (e ele não consegue ver).

Crédito: Daniel Roda e Tatiana Dias/ Coding Rights

A complexidade do sistema é uma das razões pelas quais o consumidor não é informado sobre quase nada relacionado a sua pontuação. Para entender como isso funciona, é preciso, primeiro, entender quem são os stalkers que ganham dinheiro vasculhando a vida das pessoas atrás de possíveis caloteiros.

Para analisar informações financeiras, sociais e comportamentais, muitas instituições de crédito recorrem aos data brokers - os corretores de dados - empresas que atuam com coleta, tratamento e venda de informações pessoais sobre perfis de consumidores. Os data brokers vasculham fontes governamentais, redes sociais, cadastros em outras empresas e qualquer canto da internet onde uma informação útil possa estar disponível para montar bases de dados de informações pessoais. Separadas, as informações coletadas têm pouco valor; é quando são reunidas e organizadas em padrões que elas se tornam mais interessantes para as companhias que contratam esses serviços. A lista de clientes é ampla e vai de instituições financeiras e de seguro até empresas de telecomunicações, campanhas eleitorais e mesmo órgãos governamentais.

Presentes em vários países, essas empresas são desconhecidas do público e atuam, principalmente, nas áreas de marketing, consultoria estratégia e financeira. A ideia é que com muitas informações sobre as pessoas seja possível gerar insights de marketing, padrões de comportamento e confiabilidade sobre os consumidores. O Serasa Experian e a Acxiom são alguns dos data brokers que atuam no Brasil vendendo informações com análises estratégicas baseadas em dados das pessoas.

Adeus, bancos; olá, fintechs

Esse mercado movimenta muito dinheiro. De acordo com o jornal Valor Econômico, o tratamento de dados de crédito fatura cerca de R$ 3 bilhões ao ano no Brasil - e pode dobrar de tamanho em poucos anos.

Por seu potencial, o sistema de avaliação e concessão de crédito ultrapassou o mercado dos credores tradicionais - bancos e lojas, por exemplo - e chegou às fintechs, que usam a tecnologia como um diferencial em seus produtos e serviços. Muitas delas têm ferramentas específicas de análise de crédito, baseadas no Big Data e em monitoramento de redes sociais, por exemplo. A ideia é promover uma análise mais rápida, eficiente e inclusiva.

A Geru, por exemplo, tem um "modelo proprietário de avaliação de crédito". A empresa afirma que "combina dados e documentos fornecidos por tomadores de empréstimos com informações adquiridas de diversas fontes de informação". Segundo a empresa, são centenas de critérios e um "processo rigoroso que resulta em uma nota de crédito". Essa nota, explica a empresa, está relacionada com a concessão ou não do empréstimo e também com o valor dos juros. Procurada pela reportagem, a empresa alegou que seu porta-voz estava viajando.

A Lendico, uma empresa que diz fazer uma criteriosa análise e operar com uma estrutura enxuta, funciona no mesmo modelo. Com o slogan "esqueça os bancos", ela promete empréstimos sem burocracia e com juros menores. Parece tentador, e é; mas o modelo de análise de crédito, experimentado pela equipe do Chupadados, não é nada claro. Fizemos uma mesma solicitação de crédito para um banco e para essa fintech e o resultado foi que o mesmo empréstimo liberado pelo banco comum foi barrado segundo a análise da fintech. Perguntamos o porquê. Mesmo com a resposta, continuamos sem saber.

"Sobre nossa avaliação, são diversos fatores que influem. Um deles é o credit score. Mas há outros considerados, tais como o comprometimento da renda que a parcela a ser paga vai ocupar, dados conflitantes, negativação e o histórico de pagamentos", explicou a empresa, por meio de sua assessoria. A Lendico diz que são obtidas informações enviadas pelo cliente "que são públicas e ele nos autoriza a consultar". "Todas objetivas, claras, verdadeiras e de fácil compreensão, que sejam necessárias somente para avaliar a situação econômica do consumidor."

A intermediadora financeira Bom Pra Crédito tem outro modelo. Ela propõe que a pessoa que pede crédito envie uma selfie, que será em seguida utilizada em programas de reconhecimento facial. A foto também serve para obter informações sobre o dispositivo utilizado e dados de geolocalização, que podem ser cruzados com a base de dados para saber por onde o consumidor circula, que produtos consome e se os gastos que faz são compatíveis com sua renda aparente.

Em princípio, nada há de ilícito na combinação dessas informações. O mercado vê esse stalking com bons olhos: diminuindo o risco, é possível distribuir investimentos de forma mais eficiente e dar mais estabilidade ao sistema financeiro. Outro argumento favorável à prática está na possível inclusão financeira de camadas menos abastadas da população e de quem não teria crédito por vias tradicionais. Um empreendedor que não tem renda fixa pode, por exemplo, ter um crédito liberado ao verificarem a movimentação intensa de compradores em sua página no Facebook.

O problema é que classificar as pessoas como possíveis caloteiras em um processo sem transparência pode ter impactos maiores do que a simples negativa de um cartão. Na medida em que lida com uma série de dados pessoais, muitos deles sensíveis, o credit scoring, ou a pontuação de crédito, pode eventualmente ter efeitos não apenas injustos, mas invasivos e danosos ao consumidor. Uma decisão tomada pelas empresas de crédito pode ter efeitos que vão muito além de uma compra que não é efetivada ou de um investimento que deixa de acontecer.

Preconceitos embutidos

No Brasil, a prática de credit scoring não é regulada por legislação específica. Há, no entanto, dois limites: os previstos no Código de Defesa do Consumidor e os da Lei de Cadastro Positivo, de 2011.

A legislação permite que instituições tenham um cadastro com o histórico de pagamento de seus clientes e, embora proíba o uso de informações excessivas ou sensíveis, como origem social e étnica, condições de saúde e orientação sexual, sua aplicação ao processo de análise de credit scoring é limitada - afinal, não há transparência sobre o processo de análise dos dados. O CDC e o Cadastro Positivo não detalham como deve ser feito o tratamento dos dados do cidadão.

Para Danilo Doneda, pesquisador sobre privacidade e professor da Faculdade de Direito da Universidade Estadual do Rio de Janeiro, não há nenhum incentivo para que as empresas brasileiras do setor sejam transparentes por dois motivos: além de não trazer benefício financeiro a quem faz a avaliação, esclarecer o consumidor e a sociedade sobre os critérios utilizados ainda não é uma obrigação efetiva do ponto de vista legal.

Doneda acredita, porém, que a eventual aprovação do anteprojeto de proteção de dados pessoais possa ter o efeito de "levantar o sarrafo" para o mercado - ou seja, criar uma baliza que force as empresas do setor a adotarem práticas de maior transparência. "É precisa a atuação do regulador, até porque pode acontecer de algumas empresas terem uma visão mais clara sobre transparência, mas, como os concorrentes no mercado adotam práticas ruins sem consequências, a tendência é que todos se equiparem a uma prática pior".

Pesquisadores e entidades defendem que o consumidor deva ter acesso não apenas aos dados, mas também ao peso que cada um deles tem na composição da nota. Hoje a prática é obscura. "Não existem informações sobre a metodologia utilizada e o algoritmo é considerado segredo empresarial", diz Kimberly Anastácio, do Laboratório de Pesquisa em Direito Privado e Internet da Universidade de Brasília (UnB). Pela falta de transparência, não dá para saber se aspectos pessoais ou sensíveis pesaram na hora de negar o crédito para alguém.

Entidades de defesa do consumidor defendem que as empresas divulguem não apenas os dados que utilizam na elaboração do crédito, mas também o peso - e essa é uma das frentes de batalha jurídica. Quem ganha: a proteção à propriedade industrial ou o direito da população de ter acesso a informações que têm impacto em sua vida financeira? Por enquanto, tem predominado a primeira.

O que há de negativo no cadastro positivo

A Lei do Cadastro Positivo, de 2011, prevê que bancos e outras instituições criem cadastro de consumidores que têm reputação positiva. Vários deles oferecem a opção, que funciona de forma optativa: você se cadastra só se quiser. A mesma lei ainda estabelece direitos aos cidadãos a respeito do tipo de informação que pode ser coletada e transparência e poder de retificá-las. A lei proíbe expressamente a coleta de "dados excessivos" e de "informações sensíveis".

Mas a lei 122/2017 alterou esse sistema, que funcionava no modo opt-in para o como opt-out, ou sejan, agora as pessoas passam a ser incluídas automaticamente no cadastro, utilizado para intercâmbio de informações entre instituições financeiras. Várias entidades da sociedade civil tinham se 40 entidades posicionado contra a proposta, argumentando que ela eliminaria a possibilidade de escolha do consumidor, aumentaria o assédio dos bancos sobre as pessoas e criaria um enorme banco de dados das pessoas, que incluiria informações que extrapolariam as financeiras. Mesmo assim, ela foi aprovada.

Se a gente pensar na enorme concentração bancária do país - apenas cinco instituições movimentam 80% do dinheiro brasileiro -, dá para imaginar a concentração também de informações nas mãos de poucos. Com o mercado aquecido, startups surgindo - e sendo compradas pelos gigantes - dá para imaginar que o cenário de um enorme banco de dados único não está longe de acontecer. Se desse banco de dados resultar uma nota pessoal que nos garanta acesso a crédito - mediante bom comportamento, bons contatos e um bom trabalho -, o cenário de Black Mirror pode não estar tão distante assim.

Na China, o governo anunciou que um sistema como esse tende a evoluir para o chamado sistema de crédito social - social credit system. Ou seja, do mesmo jeito que os data brokers traçam perfis de bons ou maus pagadores, haveria uma pontuação avaliando que tipo de cidadão você é, se é sincero, confiável, patriota etc. No momento, esse tipo de cadastro é opcional, mas se tornará algo mandatório a partir de 2020.

Atualmente, oito empresas privadas estão desenvolvendo algoritmos para auxiliar na implementação desse sistema, sendo uma delas a desenvolvedora do WeChat, o aplicativo de bate-papo equivalente ao whatsapp usado no país, que tem mais de 850 milhões de usuários ativos. Uma outra é também parceira da Alibaba, gigante do comércio eletrônico, que já declarou que avalia pessoas de acordo com os produtos que elas compram. As amizades nas redes sociais e o tipo de mensagens trocadas nelas também influem no crédito social, que, se for alto, de maneira curiosa, alimentando um ciclo de consumo e "bom comportamento", também tende a se transformar em melhores ofertas de serviços e produtos.

O que diz o STJ

A legislação brasileira não define o credit scoring. Mas uma decisão de 2014 do STJ, baseada em uma série de ações de danos morais movidas por consumidores revoltados com a existência de um sistema de pontuação, estabeleceu parâmetros interessantes:

1. O que é: Para o STJ, credit score é um método para avaliação de risco a partir de modelos estatísticos - um procedimento que faz uso de bancos de dados como fonte, mas que não é um banco de dados em si mesmo.

2. É legal: A prática é considerada lícita e não é necessário consentimento para que seja feito um score a seu respeito.

3. Você tem o direito de saber: Segunda a decisão, o consumidor pode solicitar a fonte dos dados e as informações pessoais valoradas.

4. Sem enrolação: Tudo deve ser claro e preciso para que o consumidor cheque a veracidade e possa retificar os dados.

5. Não pode: A decisão impede o uso de dados excessivos - orientação sexual, religião ou etnia não podem entrar na nota, por exemplo. Mas falta clareza sobre o que é dado excessivo.

Colaboraram com a reportagem: Flávio Siqueira, Joana Varon e Natasha Felizi

Este artigo foi originalmente publicado no site Chupadados, do Coding Rights . Confira a pesquisa completa sobre vigilância na plataforma

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