Um dos maiores obstáculos enfrentados pelas instituições que atuam com a concessão de crédito está na análise do perfil do cliente. A ação preventiva que identifica possíveis bons ou maus pagadores serve para manter o negócio seguro, saudável e com as finanças protegidas e equilibradas.
Contudo, o principal desafio para as empresas é conceder crédito personalizado sem correr riscos demasiados, fator crucial que minimiza a inadimplência e reduz consideravelmente as fraudes.
Para que as organizações acompanhem a alta demanda por esse serviço sem cair em golpes ou sair no prejuízo, é necessária a construção de estratégias baseadas em múltiplas fontes de consultas para uma análise de crédito completa. Além disso, é importante possuir um motor de decisão robusto para orquestrar todo o processo.
Acompanhe o artigo para descobrir onde estão os dados que farão a diferença na rentabilidade da sua empresa.
Aumento de fraudes no mercado de crédito
Todos os anos, o Brasil registra recordes de tentativas de fraudes relacionadas a crédito. Segundo o Raio-X da Fraude de 2022, relatório da BoaVista, apenas em 2021 o país assinalou cerca de 25 milhões de tentativas de fraudes, o que equivale a R$ 5,8 bilhões.
Outubro e novembro foram os meses mais fraudulentos no ano de 2021. Coincidentemente, são períodos em que os consumidores estão em busca de crédito para realizar compras para os Dia das Crianças e Black Friday. Com isso, é fundamental que o mercado redobre a atenção durante as análises de riscos.
O cenário fica ainda mais preocupante no âmbito digital. Outro levantamento feito pela BoaVista já apontou que o e-commerce brasileiro sofre uma tentativa de fraude a cada cinco segundos. Em contrapartida, os investimentos em Inteligência Artificial se intensificam para mitigar os riscos.
Além das soluções tecnológicas focadas na melhora da tomada de decisão, existem alternativas que estão ajudando as empresas a combater ações fraudulentas no setor de crédito.
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Dados alternativos complementam análises de risco
Com o intuito de adequar-se a esse rápido e incisivo avanço das fraudes, as empresas estão buscando adaptar a sua gestão de crédito e os seus scores utilizando dados alternativos.
Trabalhar com as chamadas variáveis diferenciadas permite que as companhias saiam da obviedade e possam enxergar outras hipóteses. Mesmo que, em alguns casos, sejam informações que não tenham relação direta com o assunto, elas possibilitam captar e avaliar diferentes aspectos de situações e pessoas.
A ideia é complementar apurações, revelar tendências, expor comportamentos latentes e que possam complementar os dados tradicionais vindos dos bureaus. Conhecer o perfil do cliente através dos dados alternativos será importante para realizar uma análise de crédito mais acurada.
Porém, é preciso saber onde encontrar e como validar esse conglomerado de informações. Nesse cenário, a Neurolake surge como um agente simplificador. Esse produto facilita a construção de soluções de Machine Leaning as a Service (MLaaS) e coloca à disposição das empresas um lago de dados prontos para uso com bilhões de sinais digitais.
Ao todo, são mais de 300 variáveis únicas, em 15 perspectivas, possibilitando criar e treinar modelos preditivos, aumentar a performance dos modelos em produção e conceber variáveis a partir de modelos brutos. Conheça agora algumas das principais perspectivas:
Perspectivas para a pessoa física
As perspectivas voltadas para a análise de Pessoa Física fornecem insights sobre mais de 210 milhões de indivíduos, por meio de mais de 200 variáveis. Nesse caso, as principais perspectivas se referem a poder de compra, ocupação, capital humano, relacionamento digital, informações financeiras, exposição georreferenciada, relacionamento com o governo, demografia e natureza da ocupação.
Por meio delas, é possível solucionar diversos desafios, como qual a relação de uma área com muitos pensionistas na renda de um candidato a crédito, se o cliente em potencial participa de algum programa social, entre outros.
Perspectivas para a pessoa jurídica
Para a análise de empresas, as perspectivas abrangem cadastro, exposição georreferenciada, governança e momento econômico. É possível analisar perfil dos sócios, se um empreendedor terá sucesso ao abrir um negócio em um determinado bairro e qual é a reputação de uma empresa já estabelecida no mercado, por exemplo.
Neste exato momento, a Neurotech trabalha na definição de novas variáveis. Afinal, a sua atuação está sempre à procura de novos dados para resolver problemas de negócio.
Como a Inteligência Artificial pode reduzir fraudes na locação de veículos?
Para amenizar o impacto causado pela falta de produtos devido à crise na cadeia produtiva, uma grande locadora do país recorreu ao Cscore da Neurotech. Os trabalhos levam em conta o conceito on-demand, com a avaliação do que de fato é capaz de gerar impacto no momento da locação e como o processo decisório resulta no melhor custo-benefício para as empresas.
Nesse caso, com as avaliações preditivas para a gestão de risco no momento da locação de veículos, chegou-se a uma equação em que, para cada R$ 1 perdido ou que a empresa deixou de ganhar ao recusar um cliente, há ganho de R$ 680.
A adoção do Csore tem expectativa de redução entre 15% e 20% nas fraudes. Se 1% da base dos cerca de um milhão de automóveis pertencentes às organizações do setor não forem locados porque os clientes estão mal avaliados, por exemplo, já são 10 mil veículos poupados.
Como a Inteligência Artificial e o Big Data podem aumentar a taxa de renovação das seguradoras?
Segundo o levantamento mais recente da Confederação Nacional das Empresas de Seguros (CNseg), cerca de 70% dos automóveis em circulação no país não possuem nenhum tipo de cobertura de seguros. Uma das razões para isso está no cenário econômico.
A conjuntura de instabilidade impôs que as seguradoras aplicassem uma série de medidas para atrair os clientes, como descontos, parcelamentos diferenciados e outros benefícios.
Mas, como essas ferramentas aplicativas de maneira indiscriminada sobre uma base volumosa de consumidores conseguem, de fato, identificar e personalizar a oferta, aumentando a taxa de renovação das seguradoras?
Quando as condições são concedidas sem critérios, muitas dores de cabeça podem acontecer! Para evitar esse risco, a Neurotech desenvolveu o AutoScore Renovação. O produto atua por meio de um modelo analítico que discrimina as apólices com maior ou menor propensão de renovar o seguro, através de um score que vai de 0 a 100 pontos.
Desse modo, o produto implementa políticas específicas para cada cenário. As informações oferecidas pelas seguradoras são cruzadas com as variáveis da Neurolake.
Confira esse exemplo: a Neurotech aplicou uma condição diferenciada sobre a base de seguradoras que são líderes nacionais do segmento. Com ela, espera-se um ganho de até quatro p.p. (pontos percentuais). A média deve saltar de 67% para 71%, um crescimento considerável para o setor.
Múltiplas fontes de consultas para mitigar riscos
O mercado vem conhecendo instrumentos robustos para organizar e interpretar a gama de dados disponíveis. Essas estruturas, aliadas aos dados alternativos, contribuem para que as empresas possam conhecer melhor os seus consumidores atuais e entender o seu momento econômico social atual.
Também é possível compreender qual perfil de cliente é mais interessante de acordo com os objetivos da empresa. Além de trazer insumos para analisar os consumidores que ainda não possuem relacionamento com os bancos e demais instituições financeiras, os chamados não bancarizados.
A LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) surge como forte aliada às novas fontes para garantir a segurança do uso das informações armazenadas nelas. Diante disso, o tripé composto por Cadastro Positivo, Open Banking e PIX é considerado o líder desses avanços e promove maior facilidade e agilidade ao conceder crédito com menos riscos.
Com características muito particulares, mas com foco total no usuário, esses três já estão garantindo resultados positivos a companhias que necessitam melhorar a concessão do seu produto, sem impactar na taxa de inadimplência.
Eles também têm uma participação muito positiva na criação de novos produtos e serviços para empresas de crédito, além de trazer agilidade e comodidade para os clientes.
Um caso ilustrado por um cliente da Neurotech, que nos procurou visando melhorar a concessão de crédito, sem aumentar os níveis de inadimplência da sua carteira e maximizar a sua aprovação. Cruzando dados alternativos, foi possível realizar uma modelagem personalizada e alcançar dois cenários:
a) Reduzir as perdas em 13,3%, sem impactar na aprovação;
b) Produzir incremento de 23,9% na aprovação, sem aumentar as perdas.
A partir disso, encontramos uma solução que possibilitou que o ganho de KS atingisse 54%, com aumento de 9,5 p.p. (pontos percentuais). A estatística de Kolmogorov-Smirnov (KS) nada mais é do que um método para testar se as funções de distribuição de uma variável são iguais em dois grupos.
No caso da pontuação de crédito, o KS é utilizado para comparar a distribuição do escore, entre os bons e maus clientes.
Como é possível gerir todas essas informações?
Quem deseja se diferenciar no mercado, deve saber utilizar esses dados e fontes a seu favor. Por isso, contar com um lago de dados, ambiente que armazena uma grande quantidade de dados (estruturados ou não), favorece a extração de insights preciosos para construção de modelos preditivos que resultam na tomada de decisão mais acurada e rápida.
Através da Big Data e Inteligência Artificial é possível coletar dados públicos pela internet e armazenar isso em um grande repositório de dados, dessa forma aplicar técnicas de I.A e cruzar com os dados internos da sua empresa, para prever o que pode acontecer no futuro.
Dados da Neurotech e B3 otimizam a atribuição e revisão de limites de crédito
Com o propósito de simplificar ainda mais a rotina dos nossos clientes, firmamos parceria com a B3 para desenvolver soluções exclusivas de Analytics. A união entre Neurolake e o Plug, hub de dados da bolsa de valores, disponibiliza dados exclusivos que permitem uma análise de crédito e riscos ainda mais precisa ao mercado.
Dessa parceria novos produtos irão surgir. Um deles é a solução “Gestão de Limites”. Com ela, a sua empresa tem mais informações para atribuir o aumento de limites para os seus clientes de forma segura.
Outra parceria firmada pela Neurotech, dessa vez em conjunto com a Quod, oferece às empresas de diversos segmentos um novo score de crédito, uma solução avançada e inovadora que vai ajudá-las a melhorarem o seu processo de tomada de decisão. Essa parceria inaugura também uma nova tendência do mercado de birôs: a inovação aberta em soluções baseadas em dados combinados.
Através da utilização de duas fontes de informação em uma única fórmula, ofertamos um produto robusto e simples, que torna o procedimento mais ágil e alinhado à realidade dos gestores, além de aumentar a competitividade em termos de performance e cobertura de dados.
Ótimos resultados já foram alcançados através dessa nova estratégia, como aconteceu com uma administradora de cartões que utilizava soluções analíticas de birôs tradicionais e, com a implementação da solução Neurotech e Quod, passou a aprovar 4% a mais dos cartões e reduziu a taxa de inadimplência em 19%.
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