PIB concentrado e IA: crédito e varejo mais precisos

Em 2023, apenas 10 municípios concentraram 24,5% do PIB brasileiro. Só São Paulo respondeu por 9,7%, seguido por Rio de Janeiro (3,8%) e Brasília (3,3%). Esse tipo de dado parece “macro” demais para quem está no dia a dia de produto, risco ou growth. Mas, na prática, ele explica por que alguns modelos de crédito performam bem num CEP e mal em outro — e por que, no varejo e no e-commerce, a personalização funciona muito melhor em certas praças.

Most companies get this wrong: tratam “Brasil” como um mercado único. O resultado é previsibilidade baixa, CAC subindo e inadimplência que aparece “do nada”. A realidade é simples: quando a riqueza e a atividade econômica se concentram, a demanda, o risco e o comportamento de consumo também ficam concentrados. E é aí que IA no setor financeiro e FinTech vira uma vantagem concreta — e não um slide bonito.

Este artigo faz parte da série “IA no Comércio Varejista e E-commerce”. A ideia aqui é conectar o dado do IBGE (concentração do PIB) com decisões práticas: modelagem de crédito, precificação, prevenção a fraudes e ofertas personalizadas para consumidores e lojistas, levando em conta diferenças regionais.

O que a concentração do PIB diz sobre o mercado (de verdade)

Resposta direta: a concentração do PIB em poucas cidades indica onde estão renda, empregos formais, serviços avançados e cadeias de fornecedores — e isso muda o “baseline” de risco e consumo.

Quando o IBGE mostra que as capitais aumentaram participação no PIB (de 27,5% em 2022 para 28,3% em 2023), há um sinal claro: o setor de serviços puxou a atividade para polos urbanos, reforçando hubs de consumo, logística e crédito.

Na ponta do varejo/e-commerce, isso aparece em fenômenos bem concretos:

• Elasticidade de preço: em centros com maior renda e competição, descontos menores podem gerar conversão maior (o cliente compra pela conveniência e confiança).
• Mix de produtos: itens de maior ticket e recorrência (assinaturas, upgrades, garantias estendidas) tendem a performar melhor onde há estabilidade de renda.
• Logística e prazos: capitais e regiões metropolitanas sustentam SLAs agressivos; interiorização exige outro desenho de promessa, estoque e frete.

E, no crédito (para consumidor ou para o lojista), a diferença é ainda mais sensível: um mesmo score “genérico” pode estar subestimando risco em áreas mais voláteis e superestimando risco em polos com renda e emprego mais estáveis.

Um detalhe que muita gente ignora: volatilidade setorial

O próprio recorte do IBGE traz um alerta: os municípios que mais perderam participação no PIB entre 2022 e 2023 tinham economia ligada ao petróleo (por exemplo, Maricá (-0,3 p.p.) e outros na sequência). Em termos de IA aplicada a risco, isso sugere que:

• Dependência de uma commodity aumenta volatilidade de renda e emprego.
• Modelos de crédito precisam capturar choques setoriais (preço internacional, royalties, cadeia de fornecedores).
• No varejo local, demanda pode “inflar” e “murchar” mais rápido, afetando ticket, devoluções e recorrência.

Por que a regionalização é decisiva para IA no crédito

Resposta direta: IA melhora crédito quando entende contexto local; sem regionalização, você treina um modelo que aprende uma média que não existe.

Em FinTech e bancos, o caminho mais comum é: dados cadastrais + bureau + comportamento transacional. Funciona — até certo ponto. O problema é que o mesmo comportamento financeiro tem significados diferentes dependendo do ecossistema econômico do município.

Exemplo prático:

• Um aumento de renda e saldo médio em São Paulo pode indicar ascensão profissional em serviços.
• O mesmo padrão em um município com economia dependente de petróleo pode refletir um período temporário de receita (royalties, contratações específicas), com risco de reversão.

Como colocar “município” no modelo sem virar viés

A regra de ouro: usar geografia como contexto, não como carimbo.

Boas práticas que vejo funcionando em times maduros:

1. Features contextuais agregadas (não “o CEP em si”): participação do setor de serviços, densidade de CNPJs ativos, proxies de formalização, sazonalidade local.
2. Modelos hierárquicos / multi-nível: permitem que o modelo aprenda padrões globais e faça ajustes locais sem overfitting.
3. Monitoramento por coortes regionais: mesma política de crédito, métricas separadas por clusters de municípios (capitais, RMs, interior logístico, municípios “monoindústria”).
4. Fairness e explicabilidade: medir impacto por grupos e garantir que a geografia não está servindo como atalho para discriminar.

Uma frase útil para alinhar o time: “Geografia é sinal de ambiente econômico; não é sentença sobre o cliente.”

O que muda para varejo e e-commerce (e por que o financeiro precisa olhar junto)

Resposta direta: concentração econômica cria “ilhas” de alta demanda e alta competição; IA deve ajustar recomendação, preço, frete e crédito para cada realidade.

Quando falamos de IA no comércio varejista e e-commerce, o ponto não é só vender mais. É vender melhor: margem, LTV e risco. E aqui a interseção com serviços financeiros é enorme — especialmente com:

• BNPL / parcelamento inteligente
• cartões de loja e carteiras digitais
• crédito para seller (capital de giro)
• seguro embutido e garantia estendida

Recomendação e sortimento orientados por economia local

Em polos que concentram PIB, a variedade de oferta e a concorrência são maiores. IA pode ajudar a definir:

• Qual categoria “puxa” recompra (eletrônicos, beleza, mercado, pet) em cada cluster.
• Qual faixa de preço maximiza margem sem derrubar conversão.
• Quais produtos exigem mais proteção antifraude (ex.: alto ticket, reenvio frequente, endereço de alta rotatividade).

No interior ou em cidades fora do eixo, a IA tende a gerar ganhos relevantes com:

• previsão de demanda por micro-região,
• redução de ruptura,
• otimização de estoque e transferência entre CD/lojas,
• e comunicação mais eficiente (menos “spam” de promoção que não faz sentido localmente).

Crédito no checkout: a personalização que dá dinheiro (ou dá prejuízo)

Parcelamento e crédito no checkout são o lugar onde a concentração do PIB aparece com força. Se você oferecer o mesmo limite e o mesmo plano para todo mundo, duas coisas acontecem:

• em regiões de maior renda e estabilidade, você deixa receita na mesa (limite baixo, conversão menor do que poderia);
• em regiões mais voláteis, você assume risco demais (inadimplência, chargeback, custo de cobrança).

IA entra para calibrar:

• limite inicial,
• número de parcelas,
• entrada mínima,
• e preço do crédito (quando aplicável),

sempre com governança e testes A/B por coortes.

Uma forma prática de usar dados macro no dia a dia (sem complicar)

Resposta direta: use o macro para criar clusters e regras de monitoramento; depois, deixe a IA aprender as nuances no micro.

Nem todo time tem economista ou data scientist sobrando. Dá para começar com um playbook simples que conecta IBGE/atividade econômica à operação de crédito e varejo.

Playbook em 4 passos para FinTechs e varejistas

1. Clusterize municípios por perfil econômico

   • capitais e regiões metropolitanas
   • hubs de serviços
   • municípios industriais/logísticos
   • municípios dependentes de commodity (ex.: petróleo)

2. Defina KPIs por cluster (não só global)

   • inadimplência 30/60/90
   • chargeback e fraude
   • conversão por método de pagamento
   • ticket médio, devolução e recorrência

3. Crie políticas adaptativas com guardrails

   • limites e parcelas com teto/assoalho
   • gatilhos de redução automática quando métricas piorarem
   • trilhas de aumento gradual para bons pagadores

4. Alimente os modelos com sinais locais “seguros”

   • sazonalidade de consumo (fim de ano, volta às aulas)
   • proxies de dinamismo econômico
   • comportamento transacional do ecossistema (marketplace/sellers)

No fim, o objetivo é simples: menos surpresa ruim e mais previsibilidade.

Perguntas comuns (e respostas diretas)

“Concentração do PIB significa que só vale atuar nas grandes cidades?”

Não. Significa que a estratégia precisa ser diferente. Em grandes centros, você compete em conveniência e personalização fina. Em mercados menos concentrados, você ganha com logística bem desenhada, crédito conservador no início e expansão baseada em dados.

“Dá para prever risco local sem usar dados sensíveis?”

Dá, e é o caminho certo. Use dados agregados e comportamentais (transações, pontualidade, padrão de compra), e trate geografia como contexto econômico. Governança e métricas de fairness não são opcionais.

“Onde a IA traz retorno mais rápido: crédito, fraude ou recomendação?”

Depende do negócio, mas eu costumo ver retorno rápido em:

• fraude/chargeback (reduz perda direta),
• crédito no checkout (equilibra conversão e inadimplência),
• e previsão de demanda/estoque (reduz ruptura e encalhe).

O que fazer com esse dado do IBGE ao planejar 2026

A leitura que fica é objetiva: a economia brasileira é concentrada e, em 2023, essa concentração ganhou tração nas capitais por causa de serviços. Se você trabalha com IA aplicada a crédito, pagamento, antifraude ou personalização no varejo, ignorar o fator regional é escolher operar com venda e risco “no escuro”.

Para quem está definindo roadmap agora, eu começaria por um passo prático: quebrar métricas por clusters de municípios e ajustar modelos/políticas por contexto econômico, com testes controlados. É a ponte mais curta entre macroeconomia e performance.

E a pergunta que orienta o próximo ciclo é esta: se 10 municípios carregam 24,5% do PIB, o seu produto e os seus modelos estão prontos para tratar o resto do país como “diferente” — sem tratar ninguém como “menos”?