Provenir_Alt Data eBook_PT_230519

A Vida em 3D: Usando Dados Alternativos para impulsionar decisões de risco de crédito

Usando Dados Alternativos para impulsionar decisões de risco de crédito Como humanos, vemos o mundo em 3D. Isso nos ajuda a julgar tudo o que fazemos, desde ler as reações das pessoas para que possamos responder de acordo até saber o quão alto devemos subir para ter certeza de que não vamos cair. No entanto, como credor, muitas vezes você é forçado a determinar o risco de crédito em uma dimensão, usando uma pontuação de crédito tradicional. E se não houver pontuação de crédito, você tende a desistir.

Dessa forma, como credor, como pegar uma visão 1D de um cliente em potencial, seja corporativo ou pessoal, e ver em 3D para avaliar o risco de crédito?

Você explora dados alternativos para preencher os espaços vazios.

Hoje, dados alternativos permitem criar uma abordagem mais ágil a seu processo de tomada de decisões de risco de crédito. Isso revela um novo mundo de informações – localização, presença em redes sociais, histórico de mensagens de texto, histórico de empregos, educação e buscas na internet – e todas podem ter um papel significativo em conduzir uma abordagem de dados alternativos para decisões de risco de crédito, que não dependa de um relatório de crédito tradicional.

Pense em seus clientes em potencial como uma imagem em 3D esperando para ser vista. Como você verá esses rostos e determinará se deverá fazer um empréstimo a eles?

Conceda Crédito: Expanda seu negócio usando dados alternativos Dados alternativos têm o poder de ajudar a atingir o crescimento e ampliar seus negócios. Como? Eles capacitam você a obter maior compreensão de clientes atuais e em potencial. Usar os tipos certos de dados alternativos permite uma imagem mais abrangente e precisa do risco de crédito. Pense nisso como construir a visão tridimensional de uma pessoa... atualmente, você pode depender de métodos tradicionais para criar uma visão 1D de alguém e, embora esse possa ser um indicador sólido de risco de crédito, muitas vezes há muito mais para ver, especialmente se não há score tradicional disponível. Então, como você pode usar dados alternativos para orientar o crescimento dos negócios?

1. Diga “sim” mais vezes Uma área pronta para se beneficiar do uso de dados alternativos é a de decisões para crédito a consumidores invisíveis, com pouco histórico ou baixo acesso a serviços bancários.

Um frequente desafio de decisão para credores, este grupo inclui consumidores com baixo ou nenhum acesso a banco que buscam uma oportunidade de obter crédito, mas não têm pontuações ou histórico de crédito tradicionais. Dados alternativos se tornam uma porta de entrada para serviços financeiros e os trazem ao ecossistema de empréstimos.

Pequenas empresas também são outro cliente a considerar.

PMEs podem encontrar dificuldades no acesso a crédito – exigências de papelada e checagens de histórico podem ser tediosas e demoradas, o que significa que elas não têm acesso rápido a fundos, de que muitas empresas pequenas precisam desesperadamente. Algumas PMEs até escolhem dispensar totalmente o processo de crédito tradicional. No entanto, dados alternativos podem ajudar a superar essas barreiras e ajudar

empreendedores a obter acesso a crédito ao criar um perfil mais preciso e completo com rotatividade mais rápida.

Em um estudo da TransUnion1 com credores e provedores de crédito que usam dados alternativos, foi constatado que:

87% 64% 67%

usam dados alternativos para avaliar consumidores com pouco ou nenhum histórico melhoram a avaliação de risco entre consumidores desbancarizados ao usar dados alternativos avaliam consumidores não prime através de dados alternativos

Ao usar dados alternativos, esses credores estão criando um cenário mais robusto de potencial de crédito para um grupo mais amplo de consumidores. Na verdade, 71% dos respondentes concordam que dados alternativos lhes dão uma visão mais completa do risco de crédito do consumidor.

2. Sem hesitar Melhore sua precisão e aumente sua confiança na precificação de crédito. Dados alternativos podem eliminar dúvidas, que antes levavam à desqualificação de clientes ou potencialmente superfaturamento uma oferta para cobrir riscos desconhecidos.

Dados alternativos criam novas oportunidades para credores ao ampliar sua base de clientes, mas também é uma chance de melhorar seu entendimento sobre os atuais ao complementar sua visão atual. Incluir dados adicionais em seu modelo aprimora o detalhe de seu perfil 3D: girar, aproximar, afastar e ver de uma perspectiva diferente.

Dados alternativos abrem a porta para novas possibilidades com precificação e ofertas de produtos personalizados, além da capacidade de fazer upselling quando for o momento certo.

Imagine reformar uma casa e depender apenas de desenhos e

plantas em 1D – eles dão uma ideia suficientemente boa, mas não permitem pensar facilmente no produto final (ou fazer mudanças) como uma representação em 3D permite. Depender do 1D para determinar o risco de crédito de um cliente é parecido – um score tradicional e estático não consegue oferecer a mesma agilidade que uma visão mais holística. Quando você faz um cliente sentir que seus produtos e serviços foram criados diretamente para as necessidades dele, estabelece fidelidade, algo que pode ser difícil na atual sociedade em que tudo é imediato. O resultado são novas oportunidades de empréstimo, melhores experiências ao cliente e tarifas menores e mais competitivas.

Credores que usam dados alternativos tiveram:

48% 38%

de aumento na aceitação de oferta1 de melhoria na precificação1

Só que não para por aí. O valor de dados alternativos é ilimitado.

Descubra novas oportunidades de mercado, incorra em custos menores de transação, identifique e evite fraudes. Preocupado com o ROI de implementar uma estratégia de dados alternativos? Não fique: 64% dos credores tiveram1 benefícios tangíveis em menos de um ano.

Explore a topografia: uso de dados alternativos no ciclo de vida de crédito

candidatos que teriam recebido uma resposta negativa usando apenas dados tradicionais.4 Na América Latina, onde quase 56% dos tomadores de decisões de fintechs veem a inclusão financeira como a maior oportunidade para 2022, encontrar uma forma de prever precisamente o risco de crédito é um passo essencial para o sucesso.5

Vejamos como os dados alternativos podem trazer valor no ciclo de

3. Upsell/venda cruzada

vida de crédito do cliente:

1. Admissão/verificação de identidade Dados alternativos podem ser usados no processo de admissão para simplificar a experiência do cliente e criar uma oferta mais adequada que não dependa apenas de um relatório de crédito.

Além disso, dados alternativos têm um papel essencial na mitigação de fraudes. A América Latina, assim como o resto do mundo, teve um aumento considerável nas fraudes em 2020, com o México sofrendo um aumento de 40%, a Argentina de 170%, a Colômbia de 34% e o Chile de 35% nas tentativas de fraude2 no primeiro trimestre de 2020. Fontes de dados alternativos, como e-mail, titularidade de telefone, fotos e outros, podem ser usadas para verificar a identidade e, por sua vez, prevenir fraudes. Há relatos de que credores online podem melhorar suas taxas de detecção de fraude em até 92%3 no envio, permitindo que evitem perdas por fraude.

2. Subscrição/tomada de decisão Incorporar pontos de dados alternativos em um modelo de risco de crédito pode ajudar a aprimorar o processo de subscrição e permitir tomadas de decisões mais fortes em que você não fica limitado na forma como determina o risco. A exatidão melhora e os dados alternativos apoiam estratégias de precificação mais precisas.

Você poderá conduzir a melhoria do portfólio por dois ângulos – menos inadimplência e produtos mais competitivos. Na verdade, dados alternativos oferecem resultados superiores de modelagem.

Modelos de risco de crédito pontuam mais precisamente 90% dos

Dados alternativos podem identificar eventos de vida que geram novas necessidades financeiras, como comprar uma casa, ter um filho, ir à faculdade e mais. Eles também podem mostrar os pagamentos de empréstimo de um cliente a outros credores, uma mudança no comportamento de compra, aumento de salário ou pagamento em dia de contas de utilidade pública, identificando oportunidades para novos produtos e serviços.

Essas informações podem ser utilizadas para entender melhor os clientes para ofertas adequadas de upsell e venda cruzada, capacitando você a oferecer os produtos certos na hora certa, conduzindo uma experiência personalizada e valiosa para o cliente.

Veja em 3D: supere os desafios comuns dos dados alternativos

46%

dos credores não têm especialistas internos em dados alternativos1

Quase metade dos credores cita conhecimento interno como um grande desafio para implementar uma estratégia de dados alternativos. Uma solução que acelera sua entrega é se envolver com um parceiro experiente, que ofereça uma variedade de recursos de dados alternativos para preencher esta lacuna interna de conhecimento. Entretanto, escolha-o com sabedoria; encontre um com histórico comprovado de uso de dados alternativos em modelos de decisões de risco de crédito. Trabalhar com um parceiro que complementa os pontos fortes de sua equipe pode impulsionar consideravelmente seus resultados ao fechar as lacunas em sua imagem 3D.

64%

dos credores que não usam dados alternativos citaram desenvolver ou testar novos modelos como um desafio 1

A implantação efetiva de modelos de risco não está confinada a dados alternativos. Muitos credores lutam para desenvolver, testar e implantar modelos de risco de crédito. Alguns dos principais desafios que impedem a implantação fácil do modelo incluem atrasos na recodificação do modelo ocasionados por tecnologia que suporta apenas algumas linguagens e integração lenta de dados. Uma pesquisa da Rexer Data Science constatou que apenas 13% das empresas6 “quase sempre” implanta com sucesso modelos de analytics.

Muitas companhias recorreram a soluções de tomada de decisões de SaaS para superar esses problemas. A solução certa suportará, por exemplo, qualquer linguagem de modelagem, permitindo que sua equipe implante rapidamente modelos avançados e preditivos de machine learning. A solução também deve tornar a integração de dados alternativos rápida e fácil, para que você possa testar novos tipos de dados em tempo real.

47%

dos credores acha o acesso a fontes de dados externas desafiador1

Como credores têm historicamente usado tipos de dados tradicionais, não é surpreendente que muitos se assustem com a perspectiva de integrar novas fontes de dados, especialmente porque o tipo de dado necessário pode variar de acordo com a situação.

Por exemplo, para um consumidor sem histórico de crédito, usar pagamentos de aluguel pode ser preditivo, e para outro, ver informações da carteira digital (e-wallet) de quem tipicamente não usa cartão pode ser útil.

Estudos definiram4 as seguintes características de boas fontes de dados alternativos:

1. Cobertura – Cobertura ampla e consistente em um mercado concentrado permite uma coleta de dados facilmente alcançável. Por exemplo: que porcentagem de adultos usa celular em uma região?

2. Especificidade – Dados detalhados de um mutuário podem criar uma imagem abrangente, como pagamentos em dia e atrasados ao longo de um período de tempo significativo.

3. Precisão + pontualidade – Dados precisos e frequentemente atualizados são cruciais. Mantenha-os atuais.

4. Preditivos – Os dados devem conter informações relevantes ao comportamento que se está tentando prever, como dados de pagamento de contas sendo preditivos de comportamento de repagamento.

Opção 2: Abordagem de Marketplace

5. Compliance – Os dados devem estar em conformidade com regulações locais de crédito ao consumidor; dados considerados em conformidade no México podem ser diferentes daqueles que podem ser usados para prever risco de crédito no Brasil.

Use um marketplace de dados. Através de um marketplace de dados como o da Provenir, os credores podem acelerar e melhorar a precisão da tomada de decisões de risco ao selecionar diversas fontes de dados no ecossistema de empréstimo para atender a necessidades individuais. Ao escolher um mercado, selecione um fornecedor que possa apoiar sua estratégia de dados alternativos agora e no futuro.

Como encontrar e usar fontes de dados alternativos?

Algumas perguntas a fazer:

Opção 1: Fornecedor por Fornecedor Trabalhe diretamente com um fornecedor de dados. Ao procurar um, é importante encontrar uma empresa que atenda aos critérios descritos nos cinco itens acima.

Algumas perguntas podem ajudar a aprovar parceiros em potencial: • Você pode integrar as fontes de dados dentro de seu sistema existente?

• Qual é o custo dos dados?

• Os dados alternativos oferecerão um bom ROI? • Qual é o tempo de integração de dados em seu sistema?

• Que regiões você cobre?

• Os dados atendem as exigências regulatórias e de conformidade?

• Quantos tipos de dados você oferece?

Assim que encontrar um parceiro, você precisará elaborar um contrato e entender o processo de integração. Outras perguntas podem incluir que tipo de mudanças de tecnologia e processo são necessárias, quais são as necessidades de equipe interna e qual é a curva de aprendizado para implementação e análise?

• Os dados atendem as exigências regulatórias e de conformidade?

• Você tem parceiros em todas as regiões?

• Que tipos de dados alternativos estão disponíveis?

• É fácil integrar dados em meus processos de tomada de decisões?

• Precisarei de suporte do fornecedor para adicionar fontes de dados ao meu feed?

• Precisarei manter integrações?

• Você precisa acrescentar novos fornecedores ao mercado?

Assim que escolher sua solução de marketplace de dados, você escolhe suas fontes e as conecta à sua solução de decisões. Com a Provenir, pense nisso como seu feed customizável de dados em tempo real. Você pode escolher dados para construir sua visão em 3D dos clientes através de um só marketplace e API.

Tipos de Dados Alternativos Revele o contexto: explore possíveis tipos de dados alternativos

O histórico de um usuário,

Seja idade, experiência ou uso de redes sociais, as pessoas vêm em todas as formas e tamanhos. É sua diversidade que as torna fortes candidatas a serem suas clientes. Combinar pontos de dados diferentes variará para todos os clientes e ter um processo dinâmico de risco de crédito é essencial.

Há muitos dados alternativos a escolher para criar uma visão totalmente 3D de indivíduos e seus arredores. Diversos tipos de dados podem tornar o processo de decisão de risco mais forte, mas será necessária uma combinação diferente para usos diferentes.

Encontrar os dados alternativos certos é essencial. Combiná-los e criar um modelo de risco de crédito que maximize o ROI pode direcionar prospects, criar novas oportunidades para clientes atuais e oferecer uma experiência aprimorada ao cliente por meio de velocidade de chegada ao mercado e menos burocracia.

Ao longo do caminho, você se beneficiará de menores custos, maior competitividade e menores riscos de fraude e portfólio.

Veja alguns tipos de dados alternativos a considerar para seu processo de decisões de risco de crédito. Pense em cada tipo como um bloco construtor e imagine os vários tipos de imagens em 3D que você pode criar enquanto empilha esses blocos – lembrando que os tipos de dados variarão entre regiões e à medida que as circunstâncias do cliente (ou seus produtos) mudarem.

Empréstimos abrangendo dia do pagamento, prestações, aluguel com opção de compra e empréstimos automotivos podem ser revisados quanto ao histórico de pagamento.

Esta lista de fontes de dados alternativos não é completa. Independentemente de quais fontes de dados se alinham mais adequadamente com seu modelo de negócio, o objetivo é incluir os dados alternativos certos para construir o perfil de crédito certo por pessoa ou empresa e empréstimo com base em uma pontuação ajustada sem sacrificar a velocidade ou o risco financeiro.

Veja algumas empresas que têm tido sucesso com alguns dos dados alternativos mencionados: •

A microcredora sediada no México Baubap, foca em clientes sem histórico de crédito. Usando tecnologia própria de subscrição para criar classificações de crédito do cliente por meio de dados alternativos, os clientes só precisam ter um título de eleitor válido e um celular Android. Isso permite que recebam um microempréstimo aprovado de 500 a 5.000 pesos em questão de minutos.7

•

A fintech dos EUA Petal é uma empresa de cartões de crédito que oferece produtos a consumidores novos em crédito e normalmente ignorados por grandes bancos. A Petal analisa o histórico bancário do consumidor e, então, cria uma pontuação alternativa chamada Cash Score, que mede o potencial de crédito com base na renda, economias e histórico de gastos da pessoa.8

•

A fintech de Singapura Credolab trabalha com credores no mundo inteiro e constatou que, ao trabalhar com seus clientes na África, a melhor fonte de classificação alternativa vem de dados de carteira móvel, pois pouquíssimos consumidores usam cartões de crédito ou débito. Esses dados alternativos também servem de substitutos para a renda, ajudando a computar o valor preditivo para decisões de risco de crédito.9

•

A argentina Findo usa um algoritmo de crédito para analisar dados de aplicativo, renda, contato e outros do smartphone de um cliente. Uma pontuação de crédito móvel é, então, criada, permitindo que a fintech avalie o risco de crédito e ofereça empréstimo instantâneo.10

Construa o contexto: aplique os dados alternativos através de passos executáveis Passar de uma visão de dados em 1D ou mesmo 2D para uma visão totalmente tridimensional de seus clientes pode parecer assustador, mas não precisa ser. Use os passos executáveis abaixo para começar:

1. Prova de Conceito Defina os clientes e as decisões de crédito que quer prever. Você está focado em clientes sem serviços bancários, pequenas empresas buscando empréstimos de curto prazo ou consumidores jovens com histórico de crédito mínimo? Pense em suas metas – você está tentando prever quais clientes pagarão seus empréstimos em dia ou precificar empréstimos para ser mais competitivo? Use essas informações para desenvolver um projeto de prova de conceito.

2. Desenvolva seus Modelos de Risco + Identifique Parceiros de Dados Assim que tiver seu projeto, você precisará definir sua estratégia de risco de crédito e identificar parceiros de dados. Dependendo de sua abordagem de negócio, poderá adquirir o modelo ou os dados primeiro! Independentemente de estar construindo seu modelo internamente ou usando um terceiro, você precisará adquirir os dados para embasá-lo ao contratar diversos parceiros de dados ou através de um marketplace de dados.

A Visão da Nuvem 3. Integre + Automatize Crie uma solução automatizada de tomada de decisões para gerenciar o processamento de ponta a ponta para as aplicações.

Dados de seus fornecedores ou marketplace escolhido serão integrados nesses fluxos de trabalho. Com a tecnologia certa, este será um processo rápido e fácil. Você implantará seus modelos de risco nesses processos para capacitar experiências de usuário de classe mundial e armazenar os dados necessários para rastrear KPIs no fluxo de tomada de decisões.

4. Analise Para rastrear o desempenho de seus modelos de risco de dados alternativos, você precisará analisar os dados com base nos KPIs predeterminados de seu projeto POC. Eles podem incluir taxas de aprovação, precificação média, velocidade de decisão, precisão de risco de crédito, taxas de inadimplência e mais. Com insights de negócio, modelos de machine learning e ferramentas de visualização diretamente integradas em sua solução de decisões, você pode rastrear essas métricas em tempo real.

5. Determine o Retorno sobre o Investimento Como com qualquer fonte de dados, há um custo associado. Para determinar o sucesso de seu projeto de prova de conceito, você deve avaliar se o custo maior de usar mais dados resulta em melhor desempenho do portfólio. Com dados mostrando que a maioria dos credores vê um retorno sobre o custo de dados alternativos logo no primeiro ano, você pode confiar que investir em uma estratégia de dados alternativos valerá muito a pena!

Com a Cloud Suite da Provenir, oferecemos a você dados nativos em nuvem, decisões, analytics e insights, tudo em uma plataforma.

Crie rapidamente fluxos sofisticados de tomada de decisões, integre qualquer fonte de dados e tenha insights de negócio em tempo real. Apoiando uma ampla variedade de recursos de IA e machine learning no ciclo de vida do cliente, nossa interface de usuário sem código permite que você faça mudanças rapidamente – facilitando o lançamento, o aprendizado e a inovação, conduzindo a flexibilidade de que você precisa para impulsionar o crescimento dos negócios.

Descubra como o nosso Marketplace Global de Dados pode te ajudar a encontrar e integrar novos parceiros e fontes de dados.

Aprimore a sua estratégia de dados

Fontes 1 https://www.transunion.com/resources/transunion/doc/insights/research-reports/research-report-stateof-alternative-data.pdf 2 https://www.riskified.com/blog/how-covid-19-is-impacting-ecommerce-in-latam/ 3 https://www.prweb.com/releases/how_fintechs_can_use_alternative_data_for_improved_predictive_ modeling/prweb18046239.htm 4 https://www.oliverwyman.com/content/dam/oliver-wyman/v2/publications/2017/may/Oliver_Wyman_ Alternative_Data.pdf 5 https://latamintersectpr.com/the-state-of-latam-fintech-report-latin-americanbankings-new-tangibles-revealed/?utm_medium=email&utm_source=rasa_ io&PostID=38676452&MessageRunDetailID=6575299162 6 https://www.rexeranalytics.com/data-science-survey 7 https://iupana.com/2021/05/24/latams-fintech-lenders-seek-new-models-amid-growingcompetition/ 8 https://news.crunchbase.com/news/beyond-payday-loans-more-startups-and-vcs-bank-on-subprimelending-alternatives/ 9 https://iupana.com/2021/05/24/latams-fintech-lenders-seek-new-models-amid-growingcompetition/?lang=en&utm_source=iupana&utm_medium=mail&utm_campaign=210913EN 10 https://www.iif.com/portals/0/Files/private/finewdata_cfi.pdf