Trabalhar com informações de qualidade e confiáveis é o sonho de qualquer empresa. Dessa forma, a tomada de decisão é facilitada e se torna possível desenvolver as melhores soluções e estratégias para o negócio. A utilização de um lago de dados ou data lake como fonte de inteligência, está cada vez mais presente nos processos das companhias.
Na Neurotech, desenvolvemos a plataforma Neurolake, nossa solução de Machine Learning as a Service, que une o melhor da Inteligência Artificial, do Big Data, no intuito de captar informações de diversos bancos de dados, do universo digital e transformá-las em insights de negócios para os nossos clientes.
Neste artigo, apresentamos as variáveis da Neurolake e como ela auxilia instituições a vencerem os desafios do dia a dia, a partir de informações seguras e confiáveis utilizando a análise de dados para otimizar seus resultados.
Boa leitura!
O que são variáveis e qual sua importância para complementar análises?
Variável é uma representação matemática de um fenômeno que conseguimos mensurar no mundo real. No mundo dos negócios, onde informação faz toda a diferença para tomadas de decisão mais precisas, ter acesso a variáveis relevantes, com grandes camadas de inteligência, significa antecipar cenários e visualizar o futuro por meio de perspectivas diferentes.
Sua importância para complementar análises se dá pelo fato da quantidade de dados úteis que são disponibilizados para a empresa trabalhar. Entre as 15 mil variáveis da nossa solução, por exemplo, 300 delas são únicas, agregando um valor imensurável para as análises. Elas também estão sendo atualizadas constantemente por um grupo de especialistas e cientistas de dados.
Um exemplo prático no setor de crédito. Por que precisamos ir além das informações de birôs?
Os birôs são empresas especializadas em reunir uma série de informações sobre o histórico financeiro de uma pessoa. Funcionam como um grande banco de dados de pagamentos, inclusive, registrando também todas as vezes que um cliente ficou inadimplente por algum motivo.
Por mais que os birôs disponibilizem um grande número de dados relevantes para as empresas, atualmente é necessário utilizar mais informações disponíveis no mundo digital para complementar e otimizar as análises de crédito, por meio da Inteligência Artificial, Machine Learning e do Big Data.
Essas tecnologias permitem coletar e analisar uma infinidade de informações autorizadas de bancos de dados públicos e privados de forma rápida e agregam muito valor aos modelos preditivos das organizações, otimizando o ROI e reduzindo os riscos. Dessa forma, as análises de crédito podem levar em conta outras informações dos clientes como: poder de compra e consumo, perfil de ocupação, relacionamento digital, exposição georreferenciada entre outros., garantindo alta performance e segurança para os modelos, com entrega ágil, via APIs.
No setor da saúde, a grande quantidade de informações produzidas diariamente requer uma tomada de decisão mais eficiente.
Todos os dias, essa área produz e armazena uma crescente massa de dados, que incluem exames clínicos, atendimentos hospitalares e ambulatoriais, registros de sinistros e muitos outros, pois a lista é extensa.
Para que uma seguradora ou operadora de saúde possa expandir a sua rede de beneficiários, é necessário investir em uma engenharia robusta para processar esse volume de informações, criando visões consistentes que permitam o fornecimento de tomadas de decisões assertivas, para estimar os riscos das operações e controlar os índices de sinistralidade e as despesas administrativas.
Apenas com uma solução como a Neurolake, é possível coletar e analisar todos os indicadores com dinamismo e eficiência, podendo, assim, desenvolver modelos preditivos para resumir os dados e retornar um score de propensão ou risco de ocorrência de determinadas situações, por exemplo.
Quais são os benefícios da Neurolake?
A Neurolake nasce da expertise da Neurotech adquirida ao longo de anos de processamento e análise de dados. Além de uma Plataforma que oferece Machine Learning como Serviço, a Neurolake possui uma complexa cadeia de coleta de informações, curadoria de dados e desenvolvimento de indicadores com alto potencial de impacto.
É a partir da composição de Big Data, Inteligência Artificial e conhecimento de especialistas que a plataforma consegue oferecer produtos baseados em dados que impulsionam negócios.
Como as variáveis da Neurolake são utilizadas nos negócios?
As variáveis geram perspectivas de negócios para diferentes desafios e segmentos de atuação, como o setor da saúde, financeiro, seguradoras, varejo e locadoras de veículos. A Neurolake fornece perspectivas tanto para análise de Pessoas Físicas (PF), quanto de Pessoas Jurídicas (PJ).
No caso de PF, a plataforma permite que ela se conecte mais rápido com o comportamento dos seus clientes. Sendo assim, consegue elaborar em menos tempo as estratégias necessárias para oferecer ofertas personalizadas para os consumidores.
São mais de 300 variáveis únicas em 15 perspectivas para pessoa física e jurídica.
Perspectivas Pessoa Física: Poder de Compra e Consumo, Perfil de Ocupação, Capital Humano, Relacionamento Digital, Exposição Georreferenciada, Governo (Participantes de programas sociais e servidores públicos), Demográfica, Natureza da Ocupação e Informações Financeiras.
Perspectivas Pessoa Jurídica: Informações Financeiras, Cadastral, Exposição Georrefenciada, Governança, Econômica e Informações Financeiras.
Para facilitar o entendimento de uma das perspectivas, trouxemos de forma detalhada o que é o Poder Compra. Em resumo, através deste tópico encontramos insights sobre dados do comportamento financeiro do consumidor e outras informações relacionadas à venda.
Um exemplo é o nível da relação do cliente com o mercado de varejo, pois, quanto mais próximo de 100%, maior o relacionamento. Entretanto, analisamos também a renda dele comparada à renda média dos consumidores próximos do seu endereço.
Nova solução da Neurotech utiliza variáveis da Neurolake para ajudar seguradoras a aumentarem suas taxas de renovação
Mais de 70% dos carros que circulam pelo Brasil não possuem nenhum tipo de cobertura de seguros. Este cenário é um desafio para as seguradoras, que não conseguem fidelizar clientes e, consequentemente, renovar contratos. Muitas tentam reter a carteira através de descontos e benefícios, como parcelamento, entretanto, a falta de personalização e adequação das ofertas não tem surtido efeitos positivos.
Essa ausência de critério influencia diretamente na lucratividade do negócio, por isso, a Neurotech desenvolveu a solução AutoScore Renovação, que atua por meio de um modelo analítico que discrimina as apólices com maior ou menor propensão de renovar o seguro através de uma pontuação/score que vai do 0 ao 100. Dessa forma, possibilita a implementação de políticas específicas e personalizadas para cada cenário.
Utilizando as variáveis da nossa plataforma de Machine Learning as a Service, Neurolake, o sistema aponta as principais individualidades dos clientes acerca da propensão de renovação do contrato. O que facilita para as instituições a criação da estratégia de oferta ideal para consumidor.
Se tratando de PJ, nossas perspectivas geram oportunidades em mais de 42 milhões de empresas, com cerca de 140 variáveis exploradas. Os insights principais estão nas categorias de governança, cadastral, exposição georreferenciada e econômica.
Como o uso de variáveis impactam o futuro?
Nossas variáveis contribuem para montar um cenário futuro onde teremos muito mais previsibilidade e precisão.
Como explicamos a você, tudo isso pode ser obtido através da nossa plataforma Neurolake e a expertise de nossos profissionais. Acesse aqui, caso tenha se interessado e queira conhecer mais detalhes sobre esta solução.
Apesar de manter o interesse por crédito em alta, o consumidor brasileiro dá sinais de que vai privilegiar gastos em áreas essenciais enquanto aguarda que sejam resolvidas as recentes incertezas surgidas no cenário econômico. Essa é uma das principais constatações do Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC). A pesquisa registrou um crescimento de 3% no total da busca por financiamento em setembro, na comparação com agosto.
Entre as três categorias monitoradas mensalmente pelo estudo, o segmento de bancos e financeiras ficou praticamente estável, com uma alta de apenas 2%. Enquanto isso, o destaque positivo ficou por conta dos serviços, com acréscimo de 25%. Já o varejo foi o responsável pelo maior indício de mudança de comportamento das famílias, apresentando uma queda de 4% no volume de pedidos. “É preciso lembrar que setembro tem menos dias úteis que agosto”, afirma o diretor executivo da Neurotech, Breno Costa.
Ao analisar individualmente as subcategorias do setor varejista, a escolha das pessoas por fazerem gastos em áreas consideradas mais essenciais fica mais claramente demonstrada. Lojas de móveis e eletrodomésticos, por exemplo, registraram quedas de 70% e 32% respectivamente nas solicitações. Em contrapartida, os pedidos de empréstimos para compras em supermercados somaram o maior crescimento do ano, alcançando o patamar de 119% acima do acumulado em agosto.
Para Costa, esse é um movimento natural do consumidor. Segundo ele, nos meses anteriores o INDC registrou a recuperação do ritmo natural de demanda por crédito que havia antes da pandemia. “Agora que as necessidades mais urgentes represadas durante o período de confinamento já foram sanadas, é natural que haja um movimento na direção da neutralidade, com investimentos apenas em itens essenciais, enquanto as pessoas esperam sinais mais claros sobre os rumos da economia nos próximos meses”, diz.
Leia também: https://www.neurotech.com.br/demanda-por-credito-cresce-33-no-primeiro-semestre/
Numa análise anual, o mês de setembro de 2021 acumulou um volume 8% superior ao registrado no mesmo período do ano passado. Neste sentido, o setor de serviços aparece como o mais importante motivador de pedidos, tendo sido responsável por 42% a mais neste ano contra 2020. O segundo melhor desempenho foi o do varejo, com 11% superior. Já os empréstimos pedidos em bancos ou financeiras ficaram apenas 2% acima do montante acumulado 12 meses atrás.
Acompanhe o INDC: https://www.neurotech.com.br/demanda-credito-cresce-11-em-agosto-2021/
O rápido avanço das fases de implantação do Open Banking está acelerando ainda mais o já consistente ritmo dos negócios na indústria financeira. Com isso, cada vez mais fintechs e neobanks surgem do dia para a noite e, para desempenharem papel de protagonismo, nenhum deles pode se dar ao luxo de ficar esperando meses para iniciar suas operações.
Neste cenário, a Neurotech empresa especialista na criação de soluções avançadas de Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data, alinhada estrategicamente com bureaus de dados formado por Quod, Assertiva, e Big DataCorp, acabam de anunciar uma parceria que permitirá a redução significativa no prazo para os atuais e novos entrantes levarem seus produtos aos clientes.
O acordo estabelece a integração do Riskpack, motor de decisão de crédito da Neurotech, às fontes de dados desses parceiros, e com isso, permite que a plataforma possa entrar em operação comercial pelas instituições contratantes em poucos dias.
O diretor de Produtos e Sucesso do Cliente da Neurotech, Fabio Kruzich, explica que essa agilidade foi possível porque as parcerias firmadas agilizam as contratações individuais que as empresas precisavam fazer com cada um desses bureaus e soluções ao iniciarem seus projetos.
“Agora, ao optarem pelo Riskpack, automaticamente as fintechs, bancos digitais e qualquer outro modelo de negócio já terão a autorização e integração tecnológica necessárias para realizar as consultas junto ao banco de dados de todos estes fornecedores de forma nativa”, diz.
Segundo ele, além disso, o motor da Neurotech já oferecerá políticas parametrizáveis previamente elaboradas com base nas boas práticas do mercado, visando auxiliar no direcionamento das decisões do negócio.
“O Riskpack Pronto tem uma penetração de 85% nas vendas realizadas este ano considerando as comercializações dos produtos da família Riskpack, sendo utilizado para analisar o processo de concessão de crédito e empréstimo. Ele verifica informações como score, renda presumida, dívidas e protestos, entre outras. As principais e mais tradicionais marcas do país tem utilizado essa ferramenta de forma segura e agora ela está disponível para ser usada de uma forma muita rápida e fácil por fintechs e todos os tipos de novos entrantes neste ecossistema de inovação”, diz.
Kruzich comenta que a participação dos bureaus no projeto viabiliza a construção de uma oferta robusta e, ao mesmo tempo, flexível para processar com maior eficiência e velocidade a imensa quantidade de dados não estruturados existentes.
“É uma honra e uma grande responsabilidade contar com marcas como Quod, Assertiva e Big Data Corp num projeto como esse. Sabemos que a credibilidade dessas instituições e os resultados obtidos acabarão atraindo outros bureaus e parceiros para ampliar a força da solução e o posicionamento da Neurotech de um hub de serviços e dados. É uma iniciativa na qual todos ganham, sendo que o maior beneficiado é, sem dúvida, o consumidor final, que consegue um acesso a crédito com menor esforço e maior qualificação”, conclui.
A Neurotech é uma empresa especialista na criação de soluções avançadas de Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data que transformam um mundo de dados dispersos em informações relevantes para que as empresas obtenham resultados expressivos, prevendo novas oportunidades de negócios. Com uma bagagem de 18 anos e expertise em Inteligência Artificial, Analytics e Ciência de Dados, a Neurotech já implantou mais de 1.000 soluções que ajudaram gestores e empresas a transformar dados em melhores decisões nos mercados de crédito, varejo, seguros e financeiro.
Conte com a nossa ajuda e a Inteligência Artificial para tomar decisões mais precisas e com mais segurança, entre em contato conosco! Com as nossas variáveis diferenciadas garantimos a você novos modelos muito mais completos, atualizados e personalizados para que você tome as decisões certas em todo ciclo de crédito.
Doenças diarreicas ainda hoje estão entre as dez principais causas de morte no mundo, com mais de 430 mil óbitos ao ano. E, segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), 88% desse total é causado pelo saneamento inadequado. É um percentual que coloca o direito à água tratada, assegurado pela Constituição aqui no Brasil, como um dos principais desafios para garantir o acesso à saúde. Na busca por reduzir essa disparidade, a tecnologia se mostra importante aliada. Entre tantas funcionalidades, é uma ferramenta que também ajuda a amenizar o déficit desses serviços, possibilitando a promoção de ações mais efetivas de proteção à vida.
É o que demonstra mapeamento da Neurotech, realizado mediante o cruzamento de dados públicos, que possibilitou visualizar o perfil das pessoas com doenças relacionadas à falta de saneamento; correlacionar a taxa de incidência dessas doenças com a taxa de saneamento por cidade; e planejar intervenções que geram redução das doenças e, consequentemente, uma economia para a sociedade.
Trata-se de uma análise que pode ajudar na construção de políticas públicas diante de um cenário que não é nada bom, apesar do novo Marco Legal do Saneamento, que prevê a universalização dos serviços de saneamento básico no Brasil, prevista pelo Governo Federal para ocorrer até 2033. Dados do Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS) mostram que apenas 83,6% dos brasileiros são abastecidos por rede de água e 53,2% têm o esgoto coletado, mas somente 46% é tratado. Em números absolutos, são 34 milhões de pessoas que vivem sem água e quase 100 milhões sem esgoto em todo o país.
-“São casos que geram impacto no custo Brasil e no preço de planos de saúde, que precisam se adequar a uma realidade em que milhões de reais são gastos anualmente em internações e medicamentos para o tratamento dessa população”, diz Cláudio Alves Monteiro, cientistas de Dados da Neurotech, responsável levantamento.
Como em qualquer outra área, as ações de prevenção são mais eficientes quando são baseadas em evidências. Na Saúde não é diferente. Ao relacionar a distribuição das doenças por falta de saneamento a partir do Datasus e da taxa de saneamento do Sistema Nacional de Informações Sobre Saneamento (SNIS) é possível traçar um perfil das pessoas que podem ser alvo de um programa de saúde que busque melhorar a qualidade de vida dos brasileiros.
A metodologia envolve os dados públicos e as soluções da plataforma Neurolake para processar informações e gerar variáveis. Os resultados mostraram que a população de jovens de 18 a 22 anos são as mais acometidas e também que as mulheres tendem a ser um pouco mais atingidas que os homens. Vale destacar uma limitação da análise, que exclui a população abaixo de 18 anos porque a Neurotech não trabalha com informações de menores de idade.
Internações por Doenças Relacionadas à Falta de Saneamento no Brasil, por Idade (2014-2020)
Mas, com base nas informações, uma instituição pode, por exemplo, direcionar campanhas de conscientização sobre a higiene numa linguagem adequada para a faixa etária jovem. Também é possível planejar um formato de campanha generalista em relação ao sexo e outro formato focado em mulheres, tendo em vista as especificidades relacionadas ao sexo feminino, já que se observa que essas internações são ligeiramente mais comuns no público feminino.
Leia também: Modelo preditivo aumenta a eficiência na gestão da saúde: https://www.neurotech.com.br/modelo-preditivo-aumenta-a-eficiencia-na-gestao-da-saude
Análises como essas permitem o direcionamento de medidas preventivas por parte de gestores públicos e privados para a população mais atingida e que gera mais ônus, produzindo uma melhora na saúde da população como um todo. Além disso, garantem que as pessoas passem menos tempo internadas e mais tempo trabalhando e movimentando a economia. A promoção de saneamento de qualidade também gera mais dignidade para as comunidades e diminui níveis de estresse e ansiedade.
Segundo o Instituto Trata Brasil, a universalização do sistema de saneamento custaria quase R$ 400 bilhões nos próximos 20 anos, mas geraria R$ 1,5 trilhões de benefícios para economia com a redução dos custos com a saúde, aumento da produtividade do trabalho, renda da valorização imobiliária, do turismo e a gerada pelo investimento e aumento de operação.
A demanda por crédito no mês de agosto cresceu 11% na comparação com julho. É o mesmo percentual de crescimento registrado em relação a agosto de 2020. Na comparação com janeiro/2020 (mês referência pré-pandemia), porém, houve alta de 41%, com expansão registrada em todos os setores. É o que mostra Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC). O indicador mede mensalmente o número de solicitações de financiamentos nos segmentos de varejo, bancos e serviços.
Na comparação de agosto contra janeiro/2020, Serviços foi o grande destaque, com alta de 95%. Varejo cresceu 87% e Bancos e Financeiras, 25%. Em relação a julho, houve queda de - 7% em Serviços. Varejo e Bancos e Financeiras cresceram 35% e 7%, respectivamente.
De acordo com Breno Costa, diretor de Produtos e Sucesso do Cliente da Neurotech, esse movimento mostra uma volta gradual para um território próximo da neutralidade. Com a retomada da atividade econômica, a propensão ao consumo também iniciou um ciclo de recuperação, colaborando para aumento da demanda por crédito por parte dos consumidores. “Dentro deste cenário, é possível que haja uma desaceleração da concessão de crédito na comparação mensal, mas ainda assim o crescimento anual tem se mostrado contínuo”, diz.
Costa acredita que o aumento do IOF não deve provocar impacto negativo significativo na demanda por crédito, pois em termos absolutos o impacto no valor dos empréstimos é pequeno. “Em um empréstimo de R$ 10 mil feito em 12 vezes, por exemplo, o aumento corresponde a R$ 142. Não é esse valor que fará a pessoa desistir de pedir o empréstimo”, destaca.
Em agosto, o destaque ficou com Móveis, que expandiu 126%. Tal aumento está relacionado às mudanças da relação do brasileiro com a casa. “Ao ficarem em home office por muito tempo, as pessoas passaram a investir mais em reformas e no conforto do lar, o que leva ao aumento da demanda por móveis”, diz Costa. Na comparação com janeiro, o crescimento é de 130%. Mas em relação a igual mês do ano passado, houve queda (-33%).
O INDC mostra ainda que, na base mensal, Vestuário (-15%) e Lojas de Departamento (-14%) foram os únicos a registrar queda. Já numa análise anual, se destacam Eletros e Outros, com alta de 210% e 334%, respectivamente. Na comparação com janeiro, todos os segmentos tiveram alta, exceto Lojas de Departamento (-4%) e Outros (-54%).
Acompanhe o INDC: https://www.neurotech.com.br/demanda-por-credito-cresce-33-no-primeiro-semestre/
A Neurotech, companhia pioneira na criação de soluções avançadas de inteligência artificial, machine learning e big data, e a B3, principal infraestrutura de mercado financeiro e de capitais do Brasil, anunciam um acordo estratégico com foco em compartilhamento e desenvolvimento de serviços de dados. A parceria possibilitará o desenvolvimento de soluções diferenciadas de dados voltadas para o mercado financeiro, crédito e varejo.
De acordo com Breno Costa, diretor de Produtos e Sucesso do Cliente da Neurotech, o mercado de crédito e seguros ainda carece de informações para uma oferta de produtos com ainda mais precisão para a tomada de decisões. Um exemplo clássico, é o limite de cartão de crédito. Sem dados confiáveis, o teto do valor acaba sendo incompatível com o perfil do consumidor, reduzindo a atratividade de uso do cartão, para limites abaixo do ideal ou, ainda, o aumento da inadimplência para limites acima do ideal. Assim, será possível oferecer produtos de dados que permitam uma oferta de crédito cada vez mais precisa para o mercado.
“A Neurotech conta hoje com clientes em diversos segmentos do mercado, que já baseiam suas decisões de negócios nos nossos dados e produtos. A parceria com a B3, com suas informações únicas no mercado, que não são encontradas em birôs tradicionais, permitirá um aprofundamento ainda maior na oferta de soluções aos nossos clientes”, afirma Costa.
Concordando com Breno Costa, Ricardo Raposo, diretor de Data & Analytics da B3. Ele completa que a parceria com a Neurotech revela o potencial de aplicações do Plug, hub de dados da bolsa de valores.
“Nossas soluções podem, sem dúvida, contribuir na concessão e ajuste de crédito, mas há muitas outras oportunidades de utilização desses dados no mercado brasileiro, como a qualificação de clientes, análise e validação de bens e garantias e até mesmo na definição das melhores estratégias de recuperação de crédito”.
Leia também: Neurotech e Fico unem competências para liderar mercado de decisão em concessão de crédito
A Neurolake é uma plataforma de Inteligência Artificial e Big Data que oferece um lago de dados estratégicos para negócios, pronto para uso. Com ela, pode-se obter alta performance no desenvolvimento de modelos preditivos, com bases homologadas e seguras, além de conter informações estratégicas diferentes das encontradas nos birôs.
São mais de 300 variáveis únicas em 15 perspectivas para pessoa física e jurídica.
Perspectivas Pessoa Física: Poder de Compra e Consumo, Perfil de Ocupação, Capital Humano, Relacionamento Digital, Exposição Georreferenciada, Governo (Participantes de programas sociais e servidores públicos), Demográfica, Natureza de Ocupação.
Perspectivas Pessoa Jurídica: Informações Financeiras, Cadastral, Exposição Georefenciada, Governança, Econômica e Informações Financeiras.
Saiba mais: https://www.neurotech.com.br/neurolake
O Plug atua como um Data Hub, operando em um ecossistema aberto de dados e inteligência analítica, conectando de forma segura, homologada e organizada um grande número de informações de diferentes áreas e parceiros estratégicos, a fim de conectar o mercado e resolver problemas de negócio.
Essa variabilidade de dados e informações exclusivas da B3 possibilitam a oferta de soluções customizadas às necessidades de cada cliente, os quais são atendidos por times multidisciplinares que trabalham imersos na cultura ágil, garantindo a entrega soluções com a segurança, eficiência e confiabilidade de dados que só a B3 pode assegurar.
Saiba mais: www.b3.com.br/plug
A Neurotech auxilia a identificar, de forma objetiva, o ponto ótimo de operação do negócio de seus clientes. Tornando processos como esse mais fáceis e assertivos.
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O interesse dos brasileiros por obter financiamento para o consumo durante o mês de julho foi 34% superior ao que havia sido registrado no final de dezembro do ano passado. Essa é uma das principais constatações do Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC), que mede mensalmente o número de solicitações de financiamentos nos segmentos de varejo, bancos e serviços. O movimento foi liderado pelo crescimento da demanda no segmento de bancos e financeiras (46%) e de varejo (34%). Já a categoria serviços registrou uma alta de 7%.
Quando a comparação é feita na relação de 12 meses (julho 21 X julho 20) o indicador demonstra que as preocupações causadas pelo pior momento da crise sanitária foram superadas, pois a demanda por crédito em julho foi 14% superior a igual período do ano passado. Neste intervalo de observação o segmento de serviços aumentou 116%, varejo registrou acréscimo de 67% e bancos uma queda de 2%.
O resultado foi bem parecido com o saldo de operações de crédito no Brasil calculado pelo Banco Central. De acordo com o estudo, este indicador apresentou um acréscimo de 16,2% em julho de 2021 contra o mesmo mês do ano anterior. A concessão de crédito somou R$ 418 bilhões em julho.
Na comparação mês a mês, o INDC registrou alta em 4 dos 7 meses (março, maio, junho e julho) e queda em 3 (janeiro, fevereiro e abril). Em julho, a alta da busca total por crédito foi de 9% em relação a junho, consolidando o terceiro mês de crescimento consecutivo.
Além de um movimento natural ligado a fatores sazonais como a proximidade com o Dia dos Pais, o resultado de julho também revela um momento de reflexão do consumidor em relação à retomada à normalidade, na avaliação do diretor de Produtos e Sucesso do Cliente da Neurotech, Breno Costa.
“O avanço da vacinação e a queda dos números negativos referentes ao coronavírus estão dando maior segurança para uma retomada aos antigos hábitos de consumo. Por outro lado, questões macroeconômicas como o índice de desemprego e o aumento da inflação estão retardando a chegada de uma onda de otimismo que leve a uma aceleração ainda mais acentuada no ritmo de crescimento da demanda por crédito”, dizAcompanhe o INDC. https://www.neurotech.com.br/demanda-por-credito-cresce-33-no-primeiro-semestre/
Entrou em vigor no mês de julho a Lei 14.181/21, cuja finalidade é evitar o chamado superendividamento. Essa nova regra também cria mecanismos que possibilitem a quem já está excessivamente endividado negociar de forma mais adequada com seus credores. Trata-se de uma medida importante pois protege o consumidor sem passar a mão na cabeça dele. Importante para o funcionamento saudável do mercado financeiro, a lei tem a tecnologia como grande aliada. E com a implantação do Open Banking, a inteligência artificial passa a fazer parte do cotidiano das pessoas de forma mais abrangente e impactante.
Superendividado é aquele consumidor que não consegue pagar seus compromissos sem comprometer o mínimo necessário de sua renda para sobreviver. Em outras palavras, é aquela pessoa que, ao quitar todas as prestações do mês, fica sem dinheiro para as contas de água, luz, gás, para a comida, etc. O advento do Open Banking vai ajudar a aproximar mais o credor e o devedor. Sem um modelo como o Open Banking, as companhias financeiras têm informações incompletas para avaliarem adequadamente a situação de cada tomador de empréstimo. É comum pessoas tentarem resolver suas dívidas realizando novos empréstimos, uma bola de neve que pode culminar na inadimplência.
A tecnologia até ajudava, mas o alcance não é comparável com as informações que o sistemas bancários contará ao ser interligado. Agora com o Open Banking, em que as informações dos clientes de todas as instituições podem ser compartilhadas com a devida autorização do cliente, essa limitação praticamente deixa de existir. “A partir de agora, a inteligência artificial será a responsável pelas análises iniciais. Em questão de segundos, ela vasculha todo o histórico do tomador, não só para saber se ele é ou não bom pagador, mas também para ter conhecimento de sua situação no tempo presente. O Caminho estará pavimentado para decidir o quanto se pode emprestar e a que taxa de juros sem comprometer ainda mais a situação do cliente. As instituições financeiras que trilharem esse caminho com velocidade terão um diferencial importante a partir de agora”, comenta Breno Costa, diretor da Neurotech.
Sediada em Recife (PE) e com filial em São Paulo, a Neurotech é uma empresa brasileira pioneira na criação de soluções avançadas de inteligência artificial, machine learning e big data. Há 20 anos no mercado, a empresa já implantou mais de mil soluções nos segmentos de crédito, varejo, seguros e mercado financeiro. O objetivo dessas tecnologias é possibilitar a realização de análises e tomadas de decisões de forma rápida e precisa, aumentando a rentabilização e minimizando riscos.
Ter capacidade de avaliar de forma precisa é essencial porque a Lei 14.181/21 busca dar condições mais adequadas de negociação e permite renegociar as dívidas com todos os credores ao mesmo tempo, como ocorre com as empresas. Basta o endividado pedir ao Judiciário que seja instaurado um processo para revisão dos contratos e apresentar um plano de pagamento com prazo máximo de cinco anos. Não havendo acordo, o juiz poderá determinar um plano obrigatório, respeitando-se o mínimo para o consumidor conseguir sobreviver. A ideia é resgatar aquele consumidor de um alijamento do sistema financeiro.
“No entanto, sem a inteligência artificial a nova legislação só funcionaria na ponta final, a da renegociação. Mas isso não é interessante para nenhum dos lados. A tecnologia pode fazer uma avaliação consistente das operações, caso a caso, e evitar problemas futuros”, afirma Breno Costa.
O executivo da Neurotech avalia positivamente a lei do superendividamento não só porque ela auxilia o consumidor, mas também porque ela impõe mais transparência das instituições financeiras para a oferta de crédito.
O número de famílias endividadas chegou a 71,4% em julho, segundo dados da Confederação Nacional do Comércio de Bens, Serviços e Turismo (CNC). O resultado representa alta de 1,7 ponto percentual em relação a junho e de 4 pontos percentuais em comparação a julho de 2020. É a maior variação nessa base de comparação desde dezembro de 2019. Outro levantamento, desta vez feito pelo Serasa, mostra que no Estado de São Paulo, o maior mercado consumidor do País, 30% dos inadimplentes não conseguem pagar o cheque especial e o cartão de crédito, duas modalidades com taxas de juros mais elevadas .
Para evitar esse cenário, além de tecnologia e legislação apropriada é preciso também investir na educação financeira das pessoas. “Devemos estimular o consumo consciente para que o acesso a financiamentos não se torne um problema social. É preciso também que os cidadãos brasileiros entendam o impacto das taxas e dos juros no poder de compra, que aprendam a negociar e avaliar por conta própria se estão pagando caro naquele empréstimo. Instrumentos como o atual, com base na lei e na tecnologia, ajudarão a economia a se recuperar de forma mais sustentável, mas para o mercado de crédito funcionar perfeitamente falta mais conhecimento financeiro aos brasileiros”, conclui Breno Costa.
O mundo vem mudando progressivamente e a tecnologia presente nele se transforma na mesma medida, ou, até mesmo, de forma mais acelerada do que muitos empreendimentos conseguem acompanhar.
A quantidade gigantesca de dados recebida no mundo dos negócios é um fator que influencia essa crescente necessidade de ter a tecnologia como aliada, principalmente em setores que necessitam de uma rápida e eficiente tomada de decisão, como o de saúde.
Por isso, contar com soluções que agilizem os procedimentos, reduzindo custos e, ainda, diminuindo os riscos de fraude em validações cadastrais torna-se imprescindível.
O motor de decisão como parte fundamental para analisar dados do setor
A necessidade de maior controle das informações ocorre em diversas vertentes do segmento de saúde, como em planos médicos, odontológicos, operadoras, seguradoras, cooperativas e órgãos regulatórios.
Semelhante ao que ocorre com o setor de Seguros, a partir do momento que o cliente solicita uma apólice, o que para o setor de Saúde, geralmente é uma solicitação para uma pessoa ou um grupo de colaboradores, como exemplo de uma empresa que deseja contratar convênio médico para seus funcionários, é necessário fazer uma análise completa do histórico de cada indivíduo, garantindo sua elegibilidade e se está em conformidade com os órgãos oficiais, validar seus dados cadastrais, além de comprovar o vínculo empregatício no caso do seguro para empresas.
Contudo, para cotar e emitir as apólices para um alto número de pessoas, o trabalho manual passa a ser exaustivo e custoso, considerando que são necessários muitos profissionais para fazer cada validação cadastral, além de tornar a prática lenta e passível de erros humanos.
Outro problema enfrentado pelas empresas do setor de saúde é o de fraude de identidade, um exemplo é o de conveniados que incluem outros indivíduos não elegíveis como dependentes nos planos de saúde.
Para evitar todos esses prejuízos e automatizar grande parte dos processos, a Inteligência Artificial é uma grande aliada.
Leia também: Neurotech amplia atuação para atender o setor de Saúde
Essa plataforma com sistema de inteligência artificial é responsável por automatizar operações, consultar e combinar dados internos e externos de fontes públicas e privadas, como DataSus, ANS, além de outras centenas de fontes autorizadas disponíveis, Big Datas, como a nossa Neurolake, e segmentá-las de acordo com as políticas pré-definidas pela empresa que adotou a tecnologia.
Na área da saúde, pode ser a conexão que inúmeros corretores que prospectam para operadoras do segmento necessitam e, também, das próprias operadoras que, futuramente, precisam dos serviços de modelagem analíticas do Motor.
Além das funções citadas no início deste tópico, o motor de decisão para saúde também funciona de modo a otimizar os processos de cotação e precificação de apólices; auxiliando no controle de despesas administrativas e trazendo mais liberdade para as equipes para trabalhos mais analiticos e menos operacionais; melhorando também todo o processo de onboarding.
Com a crescente massa de dados que é produzida e armazenada diariamente a partir de exames clínicos, registros de sinistros, solicitações de reembolso, solicitações de cotações e históricos de atendimento em todos os canais, podemos criar variáveis agregadas que possam enriquecer o processo de tomada de decisão em empresas da área de saúde.
Seus benefícios incluem:
Uma delas é voltada para uma cotação de apólice, incluindo verificações de restrições do CNPJ solicitante no mercado, enriquecimento, autopreenchimento cadastral e informações relevantes para apresentação da cotação solicitada.
Um ponto interessante da solução é a necessidade de apenas 1 variável de entrada para o autopreenchimento (somente o CNPJ) . É através dessa informação que todo o restante da ficha cadastral da empresa é preenchido de forma automática, reduzindo assim, custos operacionais com digitação e validação de dados.
A outra para enriquecimento/autopreenchimento dos beneficiários, (funcionários e dependentes) das apólices, inclusive, validando os vínculos empregatícios existentes. Ambas as políticas trazem como vantagens a agilidade na hora de implantar, isenção no custo de implantação e forma de pagamento por recorrência e licença.
A primeira é uma política de cotação para PJ, onde, informando somente o CNPJ da solicitante, trazemos os seus dados e realizamos a análise de restritivos diversos para CNPJ e sócios vinculados.
Na segunda, o que acontece é uma política de análise do beneficiário, onde informando apenas CPF/, nome e data de nascimento dos funcionários dependentes, verificamos o vínculo empregatício deles com a empresa, trazemos os dados cadastrais desses funcionários e seus dependentes de forma individualizada, e realizamos a verificação de restrição externa para sócios.
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A demanda por crédito no Brasil cresceu 33% no primeiro semestre de 2021 quando comparada ao primeiro semestre de 2020. O movimento foi liderado pelo setor de serviços, que registrou alta de 101% no período. Já o varejo subiu 67% e bancos e financeiras 22%. É o que revela o Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC). O indicador mede mensalmente o número de solicitações de financiamentos nos segmentos de varejo, bancos e serviços.
Segundo o diretor de Produtos e Sucesso do Cliente da Neurotech, Breno Costa, o crescimento mais tímido da busca por crédito em bancos e financeiras está relacionado ao comportamento do passado. “Foi um segmento que não perdeu muito na pandemia e, em junho do ano passado, já se encontrava no patamar pré-crise”, explica.
VAREJO E SERVIÇOS SE DESTACAM
Já o varejo e serviços estão num patamar bem confortável quando comparado ao período pré-pandemia e ainda exibem potencial de crescimento. “Com o avanço da vacinação, as pessoas estão consumindo mais e sentem-se mais otimistas também para retomar a vida normal, o que explica o aumento da demanda por crédito. Mas não é possível ainda cravar uma forte retomada”, diz Costa.
Dados do IBGE demonstram que o volume de serviços cresceu 1,2% na passagem de abril para maio e superou, pela segunda vez este ano, o nível em que se encontrava antes da pandemia de Covid-19, em 0,2%. Com dois meses seguidos de resultados positivos, o setor dá sinais de melhora na maior parte dos seus segmentos de atividades. Já o comércio, até maio deste ano, registra vendas 3,9% acima do patamar pré-pandemia. O setor acumula ganho de 6,8% no ano e de 5,4% nos últimos 12 meses.
AUMENTO EM 12 MESES É DE 24%
A busca por crédito registra alta de 24% nos últimos 12 meses (junho de 2021 comparado a junho de 2020). Os financiamentos em serviços aumentaram 148%, no varejo 85% e de bancos e financeiras 6%, no mesmo período de comparação.
Na base mensal, o indicador tem oscilado com altas e baixas consideradas sazonais: caiu 9% em fevereiro, cresceu 2% em março, voltou a cair em abril (-11%), obteve alta de 13% em maio e agora de 3%. No mês passado, dois dos três setores registraram crescimento em relação a maio: Bancos e financeiras tiveram aumento de 3%, Serviços 20% e Varejo, queda de 5%. Deve-se ressaltar que este último havia registrado alta de 19% na comparação maio-abril.
Acompanhe o INDC: https://www.neurotech.com.br/demanda-por-credito-cresce-13-no-mes-de-maio/
Saber para quais clientes conceder empréstimos nunca é uma tarefa fácil, afinal, se você não conhecer a pessoa para quem está liberando crédito, as chances de ter prejuízo e perder receita são grandes. É por isso que existem as políticas de crédito.
Elas nada mais são do que o conjunto de conceitos e critérios estipulados por uma empresa para decidir se vale a pena ou não fazer a concessão de crédito para um determinado cliente, seja uma empresa ou pessoa física.
Quer entender melhor como fazer a gestão dessas políticas de crédito, de forma eficiente e dicas para a redução da inadimplência? Preparamos este artigo para sanar as suas dúvidas.
Acompanhe e boa leitura!
Como explicamos, as políticas de crédito são um documento redigido pela empresa concedente, onde, nele, constam todos os requisitos necessários para determinar se o solicitante deve ou não receber a liberação de determinada quantia em dinheiro.
Para definir como fazer uma concessão assertiva, alguns pontos devem ser analisados na hora de definir quais serão as políticas. Entre eles, estão:
Analisando estes dados, já é possível identificar os riscos de conceder crédito para uma determinada pessoa ou empresa. O principal fator de risco para o ciclo de crédito é ter que lidar com a inadimplência, já que ela prejudica completamente o fluxo de caixa e faz com que não se tenha a recuperação do crédito emprestado.
Um rápido exemplo, se um indivíduo solicita uma quantia x de crédito e você, estudando o histórico dele, constata que há atrasos recorrentes nos pagamentos em muitas ocasiões, isso faz com que acenda um sinal de alerta sobre os riscos dessa pessoa se tornar inadimplente.
As políticas de crédito também estão diretamente relacionadas com os scores de crédito. O score é basicamente uma nota que determina o quanto uma pessoa é boa ou má pagadora. Ele é o resultado dos hábitos de consumo e relacionamento de um cidadão com o mercado de crédito. Inclusive, a sua própria empresa pode ter o seu Score de crédito.
O ciclo de crédito tem este nome porque se refere a um processo que inicia no momento da solicitação e se estende até o momento do pagamento ou da cobrança. Após feito isso, o cliente está apto a pegar mais crédito, podendo voltar para a primeira etapa, solicitando mais crédito.
Ele é essencial para uma boa gestão e é pensado em quatro etapas principais, que são:
Para gerir corretamente as políticas de crédito e garantir os melhores resultados em sua aplicação, há uma série de práticas que são muito úteis. Elas servem para auxiliar no bom funcionamento e na saúde financeira da empresa que concede crédito.
Em primeiro lugar, aprimore o processo de cadastro dos clientes. A melhor forma para isso, é automatizar.
Também não tenha medo de solicitar todas as informações que julgar serem relevantes para a validação do empréstimo e até mesmo para estabelecer um limite de crédito. Um ponto importante aqui é saber onde validar as informações solicitadas, hoje as análises de crédito podem ir muito além dos tradicionais birôs de crédito.
Conhecer o perfil do seu cliente também é indispensável, como já explicamos. Utilize informações de diversas fontes, como scores de crédito, registros financeiros e banco de dados públicos e privados. Saiba também que as políticas de crédito podem ser aplicadas tanto para Pessoas Físicas (PF), quanto para Pessoas Jurídicas (PJ) sendo construídas para atender especificamente a cada uma delas.
Você pode e deve pesquisar por modelos de políticas de crédito antes de implementar uma no seu negócio. Contudo, deve sempre ter em mente que copiar de outros lugares não garante necessariamente eficácia, você vai precisar customizar as políticas para a sua necessidade. Avalie os critérios de acordo com a realidade da sua empresa.
Monitore frequentemente o funcionamento de suas políticas e veja como elas estão se desenvolvendo e se geram os resultados esperados. Caso seu desempenho seja insatisfatório, não deixe de elaborar novas estratégias ou automatizar e aprimorar as que já existem.
A tecnologia está em constante evolução, com inúmeras soluções sendo desenvolvidas todos os dias. No mercado de crédito não é diferente. Diversas ferramentas estão disponíveis para você automatizar suas políticas de crédito.
Há 20 anos atrás, uma política automatizada emitia uma decisão em cerca de 10 minutos. Atualmente, isso é feito em menos de um minuto. Essa velocidade no processamento de dados trouxe um nível de exigência muito maior também por parte do consumidor.
Além disso, a grande quantidade de propostas que são analisadas diariamente é um ponto importante a ser considerado, pois dependendo do volume fica improdutivo deixar isso a uma conferência manual.
O uso da Inteligência Artificial no processo de crédito é importante pela praticidade e eficiência que traz para a realização das análises, identificando rapidamente como é o histórico de pagamento e inadimplência de cada cliente.
A velocidade com que tudo é feito também se torna um grande diferencial quando comparado com métodos manuais de análise de crédito. Empresas que usam a IA e Big Data, por exemplo, constroem uma plataforma ampla de conhecimento, que facilita seu processo de tomada de decisão.
Para automatizar as políticas da sua empresa, contar com a ajuda de soluções tecnológicas é a melhor maneira de fazer isso com garantia de qualidade nos resultados.
Busque, para isso, o auxílio de plataformas que consigam computar o maior número de dados e variáveis, entre outros recursos. Isso tudo a fim de transformar essas informações em algo útil para o seu negócio, com o objetivo de embasar muito melhor a sua tomada de decisão.
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O modelo de Open Banking promete revolucionar o mercado financeiro nos próximos anos. A liberdade e o controle que ele proporciona aos usuários sobre seus próprios dados são seus principais diferenciais, para as instituições financeiras e de crédito um ponto importante é que mais dados e variáveis estão à disposição para customizar as ofertas, criar novos produtos e personalizar o relacionamento com cada cliente.
Como o conceito ainda é novo para o mercado brasileiro, reunimos algumas das principais dúvidas recebidas nos eventos realizados pela Neurotech em parceria com o Guiabolso e as respostas trazidas pelos experts no assunto.
Para Thiago Alvarez, CEO do Guiabolso e membro do comitê criado pelo Banco Central sobre o Open Banking, o impacto do Open Banking será grande e rápido. “Dado que é uma infraestrutura obrigatória para as grandes instituições financeiras e opcional para pequenas e médias empresas. Muitas delas, com certeza, estarão presentes neste modelo, o que contribui para que o impacto seja de grandes proporções”, afirma.
Wellington Alves, CEO da Trigg Brasil, fintech pioneira na adoção do Open Banking, coloca que o modelo de banco aberto trará grandes avanços para o mercado, com muitos pontos positivos. “O Open Banking será bom para a economia e a inclusão social na parte de crédito. Sem dúvidas, quem melhor se preparar e trabalhar de acordo com as informações que o Open Banking traz, sairá na frente”, comenta.
Breno Costa, Diretor de Produtos e Sucesso do Cliente da Neurotech, ainda complementou dizendo que as empresas precisam se preparar o quanto antes para a mudança. “A dica que eu dou para todos os gestores é: se preparem, independentemente de o processo acontecer de maneira rápida ou de forma mais lenta”.
Conceder crédito de forma massificada pode ser algo arriscado se não for feito baseado em dados de mercado e no histórico de relacionamento do cliente. Porém, como podemos identificar os bons e maus pagadores?
De acordo com Wellington Alves, o Open Banking, por meio da sua quantidade de informações qualificadas, vai trazer uma maior segurança no processo de análise e concessão de crédito. “Quando você trabalha com Open Banking, tem muito mais variáveis disponíveis para analisar o perfil do cliente e a capacidade de pagamento que ele tem”, explica.
Quando pensamos no crédito, existe a opção binária entre sim e não, sobre conceder ao cliente solicitante, é o que comenta Thiago Alvarez. “No Open Banking, a estratégia vai além, já que permite ao usuário migrar todo o seu relacionamento já construído com uma instituição para outra. Isso possibilita que ele não precise começar tudo de novo, do zero”.
Estes fatores ajudam na construção das ofertas, já que permitem personalizar as propostas de acordo com todo o histórico do cliente com outras instituições, acessível por conta do Open Banking.
Este é um ponto muito importante segundo Thiago Alvarez, “Com a LGPD, entende-se que os donos das informações (os titulares) são as pessoas a quem os dados dizem respeito. As empresas e organizações que fazem a coleta, tratamento e armazenamento dos dados são definidas como controladoras, mas não têm direitos de propriedade sobre esses dados. A partir da entrada em vigor da LGPD, qualquer organização precisa fundamentar o tratamento de dados pessoais por alguma das dez bases legais previstas na lei – dentre elas, o consentimento pelo titular, a execução de contrato ou o cumprimento de obrigação legal.” Ainda segundo Alvarez: “Havendo ou não consentimento do titular dos dados, a controladora deve informar a pessoa sobre o tratamento de dados e a finalidade específica dessa ação. Em alguns casos, a LGPD determina que o titular de dados possa solicitar a eliminação de suas informações do banco de dados da empresa, sendo devidamente informado sobre as consequências dessa ação (por exemplo, a interrupção de um serviço).”
“Já no quadro normativo do Open Banking, o consentimento do cliente é a única base legal para iniciar o compartilhamento de dados. Isto é, todas as instituições financeiras e demais participantes do sistema financeiro devem obter o consentimento expresso do cliente sobre a coleta de dados para fins do Open Banking”, finaliza Alvarez.
Acima de tudo, para que o modelo de banco aberto seja posto em prática, é necessária a autorização por parte do usuário, dando consentimento à instituição financeira para que utilize seus dados.
O banco obtém este consentimento por meio de um termo assinado pelo cliente e que tem a validade de 12 meses. Durante este período, é permitido fazer até 120 chamadas de Interface de Programação de Aplicações (API), de forma gratuita.
Isso também permite fazer o monitoramento pós-concessão e para a cobrança. Com o Open Banking, você entende melhor a situação financeira do cliente e mantém uma boa relação com ele. Em resumo, você consegue entender quando o cliente não paga por não querer e quando a falta de pagamento é por não poder.
Segundo Breno Costa, quando tratamos todos os clientes de forma igual, o bom paga pelo mau. “Quando isso acontece, por mais que a instituição fique com o seu DRE em dia, ela não está oferecendo condições que merecem determinados indivíduos, ele paga um preço maior por conta de um outro que não realiza os pagamentos em dia”.
Para Wellington Alves, também não há discriminação. “As instituições terão melhores informações para estipular essa concessão. Isso não significa discriminar, até porque muitas vezes os clientes em condições de débito com outras instituições estão procurando crédito justamente para sair do sufoco”, comenta.
Thiago Alvarez conclui explicando que o que existe é uma diferenciação, não discriminação. “A forma sistemática de fazer crédito, que não diferencia, é prejudicial para todos os tipos de clientes. Além disso, impossibilita fazer ofertas personalizadas, de acordo com a situação financeira de cada um”.
“No processo de consentimento de utilização dos dados é necessário criar-se uma proposta de valor onde os consumidores entendam os benefícios do compartilhamento das informações. Caso haja uma negativa, o processo se dará da forma pré open banking. Dessa forma, é importante reforçar que para o sucesso do Open Banking é necessário o engajamento dos consumidores” complementa Alvarez.
Por enquanto apenas os dados da primeira fase estão disponíveis, esses dados são: (compartilhamento padronizado das informações sobre canais de atendimento, serviços e produtos financeiros tradicionais), na segunda fase, que entraria em vigor no dia 15/07/2021, mas foi adiada para 13 de agosto, serão disponibilizados dados cadastrais, transacionais em conta, informações sobre cartões e operações de crédito.
Após o consentimento de uso dos dados, os benefícios já podem ser percebidos imediatamente, em uma simulação de crédito, por exemplo. Outro ganho é na análise e comprovação de renda, esse processo se torna automático após o compartilhamento dos dados.
O modelo de Open Banking promete revolucionar o mercado financeiro nos próximos anos. A liberdade e o controle que ele proporciona aos usuários sobre seus próprios dados são seus principais diferenciais, para as instituições financeiras e de crédito um ponto importante é que mais dados e variáveis estão à disposição para customizar as ofertas, criar novos produtos e personalizar o relacionamento com cada cliente.
Como o conceito ainda é novo para o mercado brasileiro, reunimos algumas das principais dúvidas recebidas nos eventos realizados pela Neurotech em parceria com o Guiabolso e as respostas trazidas pelos experts no assunto.
Para Thiago Alvarez, CEO do Guiabolso e membro do comitê criado pelo Banco Central sobre o Open Banking, o impacto do Open Banking será grande e rápido. “Dado que é uma infraestrutura obrigatória para as grandes instituições financeiras e opcional para pequenas e médias empresas. Muitas delas, com certeza, estarão presentes neste modelo, o que contribui para que o impacto seja de grandes proporções”, afirma.
Wellington Alves, CEO da Trigg Brasil, fintech pioneira na adoção do Open Banking, coloca que o modelo de banco aberto trará grandes avanços para o mercado, com muitos pontos positivos. “O Open Banking será bom para a economia e a inclusão social na parte de crédito. Sem dúvidas, quem melhor se preparar e trabalhar de acordo com as informações que o Open Banking traz, sairá na frente”, comenta.
Breno Costa, Diretor de Produtos e Sucesso do Cliente da Neurotech, ainda complementou dizendo que as empresas precisam se preparar o quanto antes para a mudança. “A dica que eu dou para todos os gestores é: se preparem, independentemente de o processo acontecer de maneira rápida ou de forma mais lenta”.
Conceder crédito de forma massificada pode ser algo arriscado se não for feito baseado em dados de mercado e no histórico de relacionamento do cliente. Porém, como podemos identificar os bons e maus pagadores?
De acordo com Wellington Alves, o Open Banking, por meio da sua quantidade de informações qualificadas, vai trazer uma maior segurança no processo de análise e concessão de crédito. “Quando você trabalha com Open Banking, tem muito mais variáveis disponíveis para analisar o perfil do cliente e a capacidade de pagamento que ele tem”, explica.
Quando pensamos no crédito, existe a opção binária entre sim e não, sobre conceder ao cliente solicitante, é o que comenta Thiago Alvarez. “No Open Banking, a estratégia vai além, já que permite ao usuário migrar todo o seu relacionamento já construído com uma instituição para outra. Isso possibilita que ele não precise começar tudo de novo, do zero”.
Estes fatores ajudam na construção das ofertas, já que permitem personalizar as propostas de acordo com todo o histórico do cliente com outras instituições, acessível por conta do Open Banking.
Este é um ponto muito importante segundo Thiago Alvarez, “Com a LGPD, entende-se que os donos das informações (os titulares) são as pessoas a quem os dados dizem respeito. As empresas e organizações que fazem a coleta, tratamento e armazenamento dos dados são definidas como controladoras, mas não têm direitos de propriedade sobre esses dados. A partir da entrada em vigor da LGPD, qualquer organização precisa fundamentar o tratamento de dados pessoais por alguma das dez bases legais previstas na lei – dentre elas, o consentimento pelo titular, a execução de contrato ou o cumprimento de obrigação legal.” Ainda segundo Alvarez: “Havendo ou não consentimento do titular dos dados, a controladora deve informar a pessoa sobre o tratamento de dados e a finalidade específica dessa ação. Em alguns casos, a LGPD determina que o titular de dados possa solicitar a eliminação de suas informações do banco de dados da empresa, sendo devidamente informado sobre as consequências dessa ação (por exemplo, a interrupção de um serviço).”
“Já no quadro normativo do Open Banking, o consentimento do cliente é a única base legal para iniciar o compartilhamento de dados. Isto é, todas as instituições financeiras e demais participantes do sistema financeiro devem obter o consentimento expresso do cliente sobre a coleta de dados para fins do Open Banking”, finaliza Alvarez.
Acima de tudo, para que o modelo de banco aberto seja posto em prática, é necessária a autorização por parte do usuário, dando consentimento à instituição financeira para que utilize seus dados.
O banco obtém este consentimento por meio de um termo assinado pelo cliente e que tem a validade de 12 meses. Durante este período, é permitido fazer até 120 chamadas de Interface de Programação de Aplicações (API), de forma gratuita.
Isso também permite fazer o monitoramento pós-concessão e para a cobrança. Com o Open Banking, você entende melhor a situação financeira do cliente e mantém uma boa relação com ele. Em resumo, você consegue entender quando o cliente não paga por não querer e quando a falta de pagamento é por não poder.
Segundo Breno Costa, quando tratamos todos os clientes de forma igual, o bom paga pelo mau. “Quando isso acontece, por mais que a instituição fique com o seu DRE em dia, ela não está oferecendo condições que merecem determinados indivíduos, ele paga um preço maior por conta de um outro que não realiza os pagamentos em dia”.
Para Wellington Alves, também não há discriminação. “As instituições terão melhores informações para estipular essa concessão. Isso não significa discriminar, até porque muitas vezes os clientes em condições de débito com outras instituições estão procurando crédito justamente para sair do sufoco”, comenta.
Thiago Alvarez conclui explicando que o que existe é uma diferenciação, não discriminação. “A forma sistemática de fazer crédito, que não diferencia, é prejudicial para todos os tipos de clientes. Além disso, impossibilita fazer ofertas personalizadas, de acordo com a situação financeira de cada um”.
“No processo de consentimento de utilização dos dados é necessário criar-se uma proposta de valor onde os consumidores entendam os benefícios do compartilhamento das informações. Caso haja uma negativa, o processo se dará da forma pré open banking. Dessa forma, é importante reforçar que para o sucesso do Open Banking é necessário o engajamento dos consumidores” complementa Alvarez.
Por enquanto apenas os dados da primeira fase estão disponíveis, esses dados são: (compartilhamento padronizado das informações sobre canais de atendimento, serviços e produtos financeiros tradicionais), na segunda fase, que entraria em vigor no dia 15/07/2021, mas foi adiada para 13 de agosto, serão disponibilizados dados cadastrais, transacionais em conta, informações sobre cartões e operações de crédito.
Após o consentimento de uso dos dados, os benefícios já podem ser percebidos imediatamente, em uma simulação de crédito, por exemplo. Outro ganho é na análise e comprovação de renda, esse processo se torna automático após o compartilhamento dos dados.
A demanda por crédito no varejo subiu 131% nos últimos 12 meses até maio deste ano e fez com que o incremento global da busca por crédito crescesse 52% no período. Em relação ao mês de abril a alta foi de 13%, diante do forte aumento das vendas das lojas de departamento e vestuário impulsionadas pelo Dia das Mães. Os dados são do Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC). O indicador mede mensalmente o número de solicitações de financiamentos nos segmentos de varejo, bancos e serviços.
Na base mensal, o indicador tem oscilado com altas e baixas consideradas sazonais: caiu 9% em fevereiro, cresceu 2% em março, voltou a cair em abril (-11%) e agora obteve alta de 13%. No mês passado, todos os setores registraram crescimento em relação a abril. Bancos e financeiras tiveram aumento de 9%, Serviços 32% e Varejo, 19%.
Trata-se de um comportamento relacionado a questões sazonais e ao impacto da pandemia. No entanto, as perdas do início do mês foram compensadas pelo aumento da demanda por conta do Dia das Mães, o que gerou a aceleração das vendas, segundo análise do diretor de Produtos e Sucesso do Cliente da Neurotech, Breno Costa.
Diante desse quadro, não há como prever a continuidade do crescimento mês a mês da demanda por crédito. Podem ocorrer altos e baixos por conta da insegurança do brasileiro quanto à renda futura, o que implica na queda da confiança do consumidor e, por consequência, na redução do consumo de bens duráveis e semiduráveis; da tendência da alta da taxa de juros e de muitos ainda respeitarem o isolamento.
O score de propensão é muito útil para você entender melhor o seu público e ficar conhecendo o comportamento dele. Dessa forma, se torna uma ferramenta importante para tornar o planejamento de marketing e vendas mais assertivo.
Caso você tenha alguma dúvida sobre a funcionalidade de um score de propensão e os benefícios que ele traz para a sua empresa, não se preocupe. Neste artigo, vamos explicar melhor o que ele é e como pode ser útil para você.
Boa leitura!
Modelo criado para determinar as chances que uma pessoa tem de fazer algo, o score de propensão é uma escala de pontuação que vai de 0 a 100. A lógica é bastante simples. Se tratando de vendas, por exemplo, quanto maior for o score do cliente, mais chances você tem de vender um determinado produto para ele.
Dessa forma, o modelo de score de propensão serve para classificar os clientes em potencial da sua empresa. Ou seja, fazendo uso deste método, você pode integrar os resultados dele à sua estratégia de marketing e vendas.
Em resumo, é quase que um trabalho de predição. A diferença é que, com todos os recursos tecnológicos que existem hoje em dia, as previsões possuem um grande embasamento e trazem garantia de eficácia e os resultados podem ser comprovados.
Caso você tenha se interessado por este modelo e queira implantá-lo na sua empresa, saiba que existem alguns pontos importantes a se levar em conta caso você deseje fazê-lo.
Confira quais são:
Como explicamos acima, o modelo de score de propensão é útil para determinar as reais chances que você tem de vender determinado produto ou serviço para uma pessoa e também, consegue prever ações com vários outros objetivos.
Portanto, tendo em mãos todas as informações sobre as probabilidades que cada cliente tem sobre fazer algo, fica muito mais fácil criar estratégias de venda assertivas. Além disso, para os resultados finais também é considerado todo o seu histórico de conversões referente ao produto ou serviço que você deseja mensurar.
Por outro lado, ao saber com exatidão em quais clientes você deve investir sua atenção imediatamente, é possível criar estratégias específicas para esse público. Com isso, você não somente aumenta a conversão dos leads, como cria uma segmentação específica para poder trabalhar. Sendo assim, além de convertê-los, você também os fideliza e direciona melhor os seus esforços e recursos para os clientes que realmente trarão resultado.
Com a Neurotech, isso é possível. Por meio da Inteligência Artificial e de recursos como o Neurolake, nosso lago de dados extremamente amplo e eficaz, trabalhamos para proporcionar um futuro mais previsível aos nossos clientes através de modelos preditivos.
Além disso, também ajudamos você a montar o modelo de score de propensão ideal para o seu negócio.
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