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Author: Allison Karavos

Três verdades fundamentais sobre as tecnologias para decisão de risco de crédito

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Três verdades fundamentais sobre as tecnologias para decisão de risco de crédito

Como as instituições financeiras podem encontrar o ponto de equilíbrio entre gerenciar os riscos com sabedoria e atender às necessidades dos consumidores na hora de conceder crédito? A adoção de tecnologias avançadas e de novas fontes de dados podem ajudar no crescimento do setor, mas ainda existem questões que geram receio e que precisam ser desmistificadas.

Neste artigo, Jose Luis Vargas, Vice-Presidente Executivo para a América Latina da Provenir, aponta três verdades fundamentais sobre a tecnologia de decisão de crédito que podem impactar de maneira definitiva o futuro dos provedores de recursos financeiros.

Leia na íntegra aqui

Descubra os benefícios de uma plataforma unificada com IA + Dados para a tomada de decisões.

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Navegando no Cenário Econômico: Maximize o valor do cliente em serviços financeiros

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Navegando no Cenário Econômico: Maximize o valor do cliente em serviços financeiros

Como a plataforma holística certa de tomada de decisão de risco permite lucratividade em todo o ciclo de vida

Qaisquer que sejam os serviços financeiros que você oferece – é importante estar no topo do jogo. É claro que a concorrência aumentou e evoluiu, mas também as expectativas dos consumidores. Com acesso quase imediato a praticamente tudo e uma abundância de recomendações personalizadas (o que ver/comer/vestir/comprar/ver a seguir), os consumidores esperam que as suas ofertas de serviços financeiros também sejam customizadas. Rápido, fácil e acima de tudo personalizado. De acordo com a The Financial Brand, 31% dos consumidores mudarão de prestadores de serviços financeiros primários por questões como níveis de taxas, recompensas, segurança e conveniência. Sessenta e seis por cento dos clientes também esperam que as empresas compreendam as suas necessidades e expectativas únicas, mas apenas 32% dos executivos afirmam ter a capacidade de transformar dados em preços, ofertas e produtos personalizados em tempo real através de vários canais e pontos de contato.

O cenário econômico atual (na verdade, sempre que estiver lendo isto!) torna esta personalização ainda mais crucial. São tempos difíceis. Além das consequências persistentes da crise de saúde global, o mundo enfrenta inflação e taxas de juros elevadas, perturbações contínuas na cadeia de abastecimento, agitação política contínua e a recessão que permanece como tema constante. Os níveis de dívida comercial e de consumo continuam a subir e, para muitos clientes de serviços financeiros, isso significa uma mudança significativa nos comportamentos de compra.

Quer se trate da necessidade de acessar mais crédito e combater o aumento da inadimplência, ou do adiamento de financiamento imobiliário e de leasing automotivo, o resultado final é que a aquisição de novos clientes, qualquer que seja a sua oferta de serviços financeiros, é cada vez mais desafiadora. (E nem sequer falamos no forte aumento da concorrência. Como afirma a Forbes, “as fintechs e o open finance mudaram o cenário em múltiplas funções financeiras de consumo. Nos últimos anos, as startups de fintech têm desafiado os bancos e instituições financeiras tradicionais.”)

O que tudo isso realmente significa é que, embora ainda seja fundamental permanecer competitivo e conquistar novos clientes, é igualmente fundamental reter os existentes. E existem algumas maneiras importantes de fazer isso. Veremos alguns motivos (e métodos) para melhorar a experiência do cliente e o que sua plataforma de tomada de decisão de risco tem a ver com a maximização do valor do cliente em todo o ciclo de vida.

Decisões Holísticas de Risco em todo o Ciclo de Vida do Cliente

Gerenciar decisões de risco para prestadores de serviços financeiros envolve muito mais do que apenas determinar a qualidade de crédito na originação. Muitas vezes, o onboarding recebe mais atenção das soluções de tomada de decisão, mas é apenas uma peça do quebra-cabeça. Existem inúmeras outras decisões de risco a serem tomadas ao longo do ciclo de vida de seus clientes – incluindo as renovações/upsells/vendas cruzadas mencionadas anteriormente, conformidade e fraude e, claro, estratégias de pré-cobranças/cobranças. O problema de concentrar mais energia, esforço e dinheiro em soluções de onboarding é que você pode realmente maximizar o valor de seus clientes se também melhorar seu jogo em relação a essas outras decisões de risco. E muitas vezes estas diferentes decisões são geridas de diferentes formas, através de diferentes equipes, com diferentes conjuntos de dados e modelos de risco, através de distintas soluções de tomada de decisão. O que torna incrivelmente difícil integrar e orquestrar múltiplas fontes de dados, acompanhar o desempenho dos seus modelos de risco e gerenciar o risco geral em um nível estratégico.

Eliminar ambientes díspares e isolados e reunir suas decisões de risco em uma solução holística orientada por IA garante eficiência e eficácia ideais de todas as suas decisões de risco.

A inteligência orientada por IA permite que você:

Melhore a precisão das suas decisões em todas as fases do ciclo de vida

  • Maximize os recursos de detecção e prevenção de fraudes
  • Preveja, em vez de reagir, a contas inadimplentes, mudanças nos comportamentos dos consumidores e evolução das tendências do mercado
  • Personalize preços e ofertas para encantar seus clientes
  • Potencialize a inclusão financeira com decisões em tempo real e baseadas em dados

Há uma imensa recompensa em focar na maximização do valor de seus clientes e na garantia de decisões de risco mais holísticas em todo o ciclo de vida. E, felizmente, eles andam de mãos dadas! Porque quando você tem a solução certa de decisão de risco, você pode tomar decisões sofisticadas e orientadas por IA em questões de identidade, fraude e crédito, proporcionando experiências mais personalizadas e otimizadas para seus clientes. Todos ganham!

Para obter mais informações sobre como escolher a plataforma de decisão de risco certa para suas necessidades específicas, confira nosso novo Guia do Comprador. Ele compartilha mais insights sobre o uso de decisões orientadas por IA, o papel que os dados desempenham no sucesso das decisões e os principais recursos a serem procurados em uma solução de d

Descubra como a tomada de decisões orientada por IA pode ir além do onboarding.

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Além do Onboarding: Guia do Comprador para Plataformas de Decisão de Risco

Além do Onboarding: Guia do Comprador para Plataformas de Decisão de Risco

Como viabilizar a tomada de decisão orientada por IA para decisões de risco mais inteligentes e rápidas em todo o ciclo de vida do cliente

Se navegar pelo crescente campo das plataformas de decisão de risco de crédito é como tentar encontrar uma agulha em um palheiro… não se preocupe, nós te ajudamos. Desenvolvemos um guia completo para você escolher a plataforma de decisão de risco certa para as necessidades específicas de sua organização. Analisamos os recursos essenciais de que você precisa e como fazer a melhor seleção que permitirá maximizar o valor em toda a jornada do cliente, desde o onboarding até a cobrança e todos os pontos intermediários.

Os principais tópicos do guia incluem:

  • Como usar a tomada de decisões orientada por IA para maximizar o valor do cliente em todo o ciclo de vida
  • Os principais recursos de uma solução de decisão de risco que garantirá o sucesso no onboarding e além dele
  • O papel que os dados certos no momento certo desempenham no sucesso da tomada de decisão
  • Definição dos requisitos do seu projeto para garantir o sucesso

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O Modelo de Cobrança de Última Geração

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O Modelo de Cobrança de Última Geração

Habilitado por Análise Avançada

O ambiente econômico muda constantemente e a sua organização precisa se adaptar para se manter competitiva. Instituições financeiras, empresas de energia, telecomunicações, automóveis, serviços públicos e finanças de varejo reconheceram a necessidade de construir um novo modelo de cobrança que utilize análises e resultados avançados para impulsionar processos, ao invés de simplesmente depender de informações estáticas, como dias de atraso.

Infelizmente, a indústria de cobranças tem sido relativamente lenta na adoção de novas técnicas de análise em comparação com outras áreas das organizações (como por exemplo, originação de crédito), e cerca de 72 milhões de brasileiros enfrentam desafios relacionados a dívidas não pagas e restrições de crédito. O investimento no processo de cobrança é muitas vezes esquecido em favor de projetos que visam aumentar a base de clientes. No entanto, com os altos níveis de endividamento dos consumidores brasileiros (ao todo, são 273 milhões de dívidas, que, somadas, chegam a R$ 397 bilhões), os centros de cobrança estão finalmente recebendo a atenção que merecem. Neste blog, veremos as novas tecnologias disponíveis, como elas impactam o processo e maneiras de utilizar as novas tecnologias para se manter à frente da concorrência.

O Novo Modelo de Cobrança

As preocupações regulamentares, as preferências dos consumidores e os níveis crescentes de endividamento dos consumidores criaram a necessidade de rever e renovar o processo de cobrança. Nos mercados de crédito em expansão, novas tecnologias já foram adotadas para melhorar a experiência do cliente no processo de aquisição de crédito. Mas agora é hora de aplicar a mesma abordagem em outros lugares.

O novo modelo de cobrança precisa se concentrar em análises e novas tecnologias, que não estavam disponíveis durante a última crise. Se você é um gestor de risco, é importante garantir que sua organização esteja preparada para gerenciar a incerteza econômica. Adotar análises avançadas e processos orientados a resultados pode ajudar sua organização a ficar à frente da curva e a manter uma vantagem competitiva. Implemente um novo modelo otimizado para o sucesso – e garanta que sua organização não ficará para trás.

Análise Avançada e Tecnologia para Cobranças de Última Geração

A indústria de cobranças tem sido lenta em adotar métodos analíticos. Mas os avanços nos métodos analíticos e no aprendizado de máquina, juntamente com as tecnologias digitais, criaram novas oportunidades, permitindo processos de cobrança mais eficazes e eficientes e revolucionando a forma como os credores interagem com os clientes. A utilização destas análises avançadas significa que instituições financeiras, empresas de energia, telecomunicações, empresas de serviços públicos e de financiamento de varejo podem construir um modelo mais eficiente, resultando num melhor desempenho a um custo menor.

A segmentação de clientes também pode ser melhorada, capturando uma visão mais holística do cliente inadimplente. Isso inclui sua capacidade e disposição de pagar, intenção de pagar e preferência de canal de contato. Impulsionada pela análise, esta nova abordagem determina a melhor estratégia de tratamento possível, a forma ideal de comunicação e o momento ideal para fazer contato. Ao combinar a estratégia de tolerância mais adequada para cada cliente e comunicar através do seu canal preferido, as instituições financeiras podem otimizar tanto a experiência do cliente como o custo de cobrança.

Nos últimos 30 anos, os processos de cobrança tradicionais dependeram fortemente da pontuação de comportamento, dias de atraso e equilíbrio para priorizar estratégias de chamadas efetuadas. No entanto, esta abordagem já não é suficiente no mercado atual. A análise avançada pode permitir o desenvolvimento de estratégias de cobrança mais eficazes, fornecendo uma segmentação mais precisa e uma maior variedade de possibilidades de contato com o cliente. Isto cria um conjunto mais diversificado de canais para comunicação com o cliente, o que melhora a experiência do cliente e proporciona um maior grau de controle nas interações credor-cliente. Esta mudança marca uma mudança dramática em relação ao processo de cobrança tradicional, que depende de classificações estáticas, como dias de atraso ou pontuações de risco, para orientar a tomada de decisão. Ao adotar uma abordagem mais dinâmica que se concentra nos resultados e na propensão de resposta, os credores podem fornecer tratamentos mais individualizados que refletem melhor as preferências e circunstâncias do cliente.

Acima de tudo, a utilização de análises e tecnologias avançadas, como a inteligência artificial e o aprendizado de máquina, permite que as instituições financeiras migrem para um tratamento mais profundo e informado dos seus clientes em risco. Ao aprender com atividades de cobrança anteriores, a atribuição de tratamentos torna-se mais precisa e eficaz ao longo do tempo, gerando eficiências consideráveis e melhorando ao mesmo tempo a experiência geral do cliente.

Quais elementos de dados são necessários?

No geral, é necessária uma combinação de dados comportamentais on-us e off-us, dados de histórico de contatos anteriores e dados sociodemográficos para construir uma visão abrangente e holística do cliente inadimplente.

Os dados comportamentais on-us se referem à interação dentro de uma mesma instituição e incluem o histórico de pagamentos do cliente, histórico de inadimplência e cheques devolvidos, entre outros atributos.

Já os dados comportamentais off-us se referem à interação entre uma instituição e outras instituições e envolvem fontes de dados de terceiros que fornecem insights sobre as obrigações e compromissos financeiros de um cliente, bem como atualizações sobre seu comportamento com base em atualizações quase em tempo real.

Os dados do histórico de contato são essenciais para aprender com tentativas de contato anteriores e modificar a abordagem de tratamento de acordo.

Os dados sociodemográficos podem ser usados para construir perfis de clientes para auxiliar na seleção do canal de comunicação apropriado.

Aproveitar essas diversas fontes de dados e aplicar análises avançadas permite que você crie uma abordagem individualizada para cobranças, com base nas preferências e circunstâncias do cliente. Esta nova abordagem marca um afastamento significativo do modelo atual, que se baseia em classificações estáticas básicas, como dias de atraso ou pontuações de risco único. Com o modelo de cobrança de última geração, o tratamento do cliente final é muito mais personalizado, focado nos resultados e na propensão de resposta.

O Papel do Motor de Decisão

Pode parecer desafiador implementar tecnologias mais avançadas na sua estratégia de cobrança, mas o papel de um motor de decisão automatizado é fundamental. O uso de dados em tempo real e a tomada de decisão de risco automatizada é a chave para aprimorar seu processo de cobrança de diversas maneiras:

  1. Priorização de Devedores: Use algoritmos de aprendizado de máquina para analisar o histórico de pagamentos, situação financeira e outros dados para prever imediatamente a probabilidade de inadimplência ou atraso no pagamento e permitir priorizar os esforços de cobrança para melhorar a eficiência e eficácia.
  2. Estratégias de Cobranças Personalizadas: Conforme mencionado acima, estratégias de tratamento personalizadas significam resultados mais eficazes e taxas de recuperação mais altas.
  3. Tomada de Decisão em Tempo Real: Tomar decisões em tempo real permite que você avance rapidamente e ajuste as estratégias de cobrança à medida que novos dados fiquem disponíveis.
  4. Custos Operacionais Reduzidos: Limite a necessidade de trabalho manual e permita operações 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem custos adicionais de pessoal, graças à automação de decisões, integração de dados em tempo real e otimizações de aprendizado de máquina.
  5. Melhor Conformidade: Os processos automatizados de decisão de risco, para cobranças ou outros, podem ser programados para seguir regulamentos e políticas relevantes (permitindo também diferenças regionais) e reduzir o risco de não conformidade.
  6. Experiência Aprimorada do Cliente: Ninguém gosta do processo de cobrança, mas como discutido anteriormente, quanto mais pessoal, respeitosa e apropriada for a estratégia de tratamento, mais facilmente você poderá preservar o relacionamento com o cliente.

Os processos de cobrança tradicionais dependiam fortemente de medidas simplistas, como pontuação de comportamento, dias de atraso e saldo, para priorizar estratégias de chamadas efetuadas. Mas no mercado dinâmico e em rápida mudança, esta abordagem é insuficiente. À medida que a indústria continua a evoluir, é imperativo que os profissionais de cobrança reconheçam o potencial transformador da análise e aproveitem-na para criar uma vantagem competitiva no cenário de cobrança. Fazer isso pode exigir um novo olhar sobre a plataforma de decis

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Datasheet: Provenir para Gestão de Clientes

DATASHEET

Provenir para Gestão de Clientes

Maximize o valor em todo o ciclo de vida útil do cliente. Leve a gestão de seus clientes para o próximo nível com a plataforma de decisão orientada por IA da Provenir. Maximize o valor vitalício de seus clientes, com decisões robustas sobre risco de crédito, permitindo que você tome as decisões certas, no momento certo, durante o onboarding e depois dele.

Precisa de mais informações sobre como maximizar o valor em todo o ciclo de vida do cliente?

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Plataforma de aluguel social, Alpop investe em IA e movimenta quase R$ 100 mi em locação de imóveis para clientes sem fiador e comprovação de renda

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Plataforma de aluguel social, Alpop investe em IA e movimenta quase R$ 100 mi em locação de imóveis para clientes sem fiador e comprovação de rendaPlataforma de aluguel social, Alpop investe em IA e movimenta quase R$ 100 mi em locação de imóveis para clientes sem fiador e comprovação de renda

Com tecnologia de decisão da Provenir, startup visa aprimorar análise de risco de crédito e reduzir tempo de aprovação de clientes 

São Paulo, 15 de abril de 2024: Com cerca de 72 milhões de brasileiros em situação de inadimplência, parte da população enfrenta uma série de entraves na hora de financiar a casa própria, contratar empréstimos e acessar serviços financeiros. Alugar um imóvel também está entre os desafios.  Com o “nome sujo”, sem comprovação de renda ou fiador, o tão sonhado imóvel alugado fica cada vez mais distante. 

Foi pensando nessas pessoas, e com base em Inteligência Artificial, que surgiu a Alpop, plataforma de recursos digitais que, mediante análise de risco de crédito, permite a inclusão de clientes sem fiador, comprovação de renda e até mesmo negativados no mercado formal de locação de imóveis. Usando a tecnologia em benefício da população, a fintech busca simplificar o processo para quem procura um imóvel e dar garantias aos proprietários. 

Para potencializar sua operação – que desde 2017 transacionou R$ 85 milhões em aluguéis, e para os próximos 30 meses, já tem R$ 105 milhões contratados – a Alpop buscava aperfeiçoar seus modelos de risco e uma plataforma que permitisse a construção de estratégias, integrações e modelos estatísticos rapidamente. Com esse objetivo, a startup implementou a solução da Provenir, especializada em tecnologia para tomada de decisão com Inteligência Artificial no setor financeiro e que processa mais de 4 bilhões de transações anualmente em todo o mundo. 

“Escolhemos o motor de decisão da Provenir para ampliar a geração de negócios e o impacto social positivo no mercado imobiliário promovido pela facilitação do aluguel a pessoas com menor renda”, afirma Caio Belazzi, CEO da Alpop. 

Até então, a empresa baseava suas decisões em dados tradicionais, como pagamento de contas, dívidas em aberto e nome negativado, por exemplo. Após implementar a solução da Provenir, a plataforma agora agrega dados alternativos em suas análises, considerando informações que vão além da pontuação de crédito tradicional (score) gerada pelos bureaus de crédito. Presença em redes sociais e na web, informações de viagens, aluguel e serviços públicos, open banking, fluxo de caixa/dados financeiros, registros públicos (educação, licenças profissionais, estabilidade de endereço, etc.) são apenas alguns exemplos.

Na visão de Patrícia Matheus, Head de Vendas da Provenir no Brasil, a parceria com a Alpop reforça o papel da tecnologia para a potencialização dos negócios dos provedores de serviços financeiros e os benefícios para a vida dos usuários. 

“Por meio de nossas soluções orientadas por dados, os provedores de serviços financeiros conseguem uma maior visibilidade sobre seus clientes, aumentando assim a capacidade de atendimento e a agilidade para lidar com mudanças do perfil de seu público-alvo, ao mesmo tempo em que controla seus fatores de risco”, afirma a executiva. 

“Tomar decisões certas no momento certo, principalmente em um mundo onde tudo acontece rapidamente, requer ferramentas de tomada de decisão imediata que permitam controlar a operação e a tomada de decisão automatizada em tempo real”, finaliza.

De volta ao futuro: 8 recursos da tecnologia de “compre agora, pague depois”, rápida e pronta para o futuro

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As tendências para os provedores de serviços financeiros em meio à transformação ininterrupta do setor

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As tendências para os provedores de serviços financeiros em meio à transformação ininterrupta do setor

Por Patrícia Matheus, Head de Vendas da Provenir no Brasil

A digitalização sem precedentes e os avanços tecnológicos dos últimos anos vêm impactando indiscriminadamente os mais diversos segmentos da economia global. No entanto, é no setor financeiro que as repercussões parecem mais evidentes, já que, em maior ou menor grau, afetam diretamente boa parte dos consumidores e empresas. No Brasil, principalmente no pós pandemia, essa migração de atividades e serviços financeiros para o mundo digital chama a atenção por ter resultado em mudanças rápidas e quebras de antigos paradigmas. 

Os provedores de serviços financeiros começam 2024 precisando se ajustar a um cenário marcado pela evolução do mercado de crédito, atuar fortemente no combate às fraudes e garantir o cumprimento de novas conformidades quanto à segurança de dados, proteção ao consumidor e prevenção à lavagem de dinheiro. Além disso, o mercado aponta para a inevitável adoção de soluções baseadas em Inteligência Artificial, para enfrentar uma concorrência crescente e atender à demanda por operações sustentáveis.

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Qualificação é estratégica para expandir presença feminina nos setores financeiro e de tecnologia

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Qualificação é estratégica para expandir presença feminina nos setores financeiro e de tecnologia

Uso de identidades sintéticas para aquisição de cartões e empréstimo pessoal está entre as principais modalidades de golpe.

Em celebração ao Dia Internacional das Mulheres, nossa Head de Vendas Brasil, Patrícia Matheus, compartilha suas reflexões sobre o avanço da presença feminina nos setores financeiro e de tecnologia em artigo publicado no Finsiders Brasil.

“Há duas décadas, quando comecei a atuar no setor de tecnologia, posteriormente trabalhando com a área financeira, era comum ser a única presença feminina em uma sala de reunião. Com o passar dos anos, notadamente com o aumento da escolaridade e participação cada vez maior das mulheres no ensino superior, a situação foi se alterando. Ou seja, já não estava mais sozinha. Prova disso é que, na empresa em que hoje ocupo a posição de head de vendas do Brasil, 45% das lideranças globais são femininas. Localmente, aliás, as mulheres representam 50% do time”, destaca a executiva.

Confira o artigo completo aqui

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Há dois anos no Brasil, Provenir reforça equipe local e mira em grandes instituições financeiras para duplicar presença no país em 2024

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Há dois anos no Brasil, Provenir reforça equipe local e mira em grandes instituições financeiras para duplicar presença no país em 2024

Em entrevista ao BNamericas, Patricia Matheus, Head de Vendas da Provenir no Brasil, e Jose Luiz Vargas, Vice-Presidente Executivo para a América Latina, falaram sobre as estratégias e perspectivas da empresa para 2024. 

“A Provenir, empresa norte-americana de análise e decisão de risco com IA, espera fechar seu primeiro projeto com um grande banco brasileiro neste semestre, contou à BNamericas a diretora de vendas da empresa no Brasil, Patricia Matheus. Chegar ao topo do sistema financeiro brasileiro tem sido uma prioridade para a empresa desde que estruturou sua presença local na América Latina, em 2022. Até o momento, a maioria de nossos clientes na região são fintechs, varejistas com serviços financeiros digitais e empresas de pagamento”.

Confira aqui

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Em meio à inadimplência em alta, 86% dos executivos brasileiros de serviços financeiros não têm total confiança na capacidade de mudar rapidamente suas decisões de risco

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Em meio à inadimplência em alta, 86% dos executivos brasileiros de serviços financeiros não têm total confiança na capacidade de mudar rapidamente suas decisões de risco

Conclusão faz parte da Pesquisa sobre Decisão de Risco LATAM 2024 da Provenir; estudo aponta que apenas 9% das instituições financeiras acreditam em suas medidas antifraude

São Paulo, 31 de janeiro de 2024: Em um cenário marcado pelas altas taxas de inadimplência combinadas às complexidades do ambiente econômico, apenas 14% dos executivos brasileiros do setor de serviços financeiros têm total confiança na capacidade de suas empresas alterarem rapidamente as decisões de risco de crédito. A conclusão faz parte da Pesquisa sobre Decisão de Risco LATAM 2024, conduzida pela Provenir, especializada em tecnologia para tomada de decisão no setor financeiro.  

“O resultado obtido entre as empresas brasileiras reflete o cenário atual do país, onde mais de 71 milhões de pessoas estão inadimplentes e cerca de 77% das famílias se dizem endividadas”, analisa Patrícia Matheus, Head de Vendas no Brasil da Provenir.

“Ainda que esses índices venham registrando queda, eles indicam que as instituições financeiras tendem a buscar soluções capazes de gerenciar de forma inteligente seus processos de análise de risco de crédito para que possam seguir concedendo crédito com segurança para consumidores e empresas. Trata-se de uma medida urgente e estratégica”, completa a executiva.

O estudo detectou ainda que a gestão de riscos ao longo da jornada do cliente é o principal desafio que as empresas provedoras de serviços financeiros e as fintechs brasileiras devem enfrentar neste ano – 57% dos ouvidos no país apontaram a iniciativa como maior obstáculo em seus processos de decisão de risco. O índice do Brasil supera o global e o da América Latina, ambos em 49%.

Em linha com o que ocorre nos demais países, o estudo da Provenir revelou também que a identificação de fraudes se destaca como o segundo desafio mais importante entre as empresas brasileiras do setor, citado por 48% dos respondentes, enquanto que reconhecer oportunidades de aperfeiçoamento de eficiência e desempenho aparece em terceiro lugar, com 43%.

A preocupação com a identificação de fraudes, no entanto, parece não se desdobrar em ações para fazer frente à prática. O levantamento revela que apenas 9% das instituições financeiras do país consideram suas medidas antifraude completamente eficazes – conclusão preocupante diante do volume de golpes financeiros no país. Segundo estudo da TransUnion, quase 30% dos brasileiros ouvidos foram alvo de tentativas de fraudes entre junho e outubro de 2023, sendo que a maior parte delas  ocorreram via smishing, o phishing via mensagens de texto.

“A evolução dos serviços ofertados pelos provedores de serviços financeiros  e as crescentes  demandas do mercado criaram um cenário único de disrupção, caracterizado por um enorme volume de dados em circulação, o que automaticamente aumenta as possibilidades de fraude. Nesse contexto, muitas empresas têm apostado em plataforma de decisão baseada em Inteligência Artificial para fazer a verificação de identidades com rapidez e precisão para detectar em tempo real qualquer ocorrência”, pontua Patrícia.

A Provenir entrevistou mais de 150 tomadores de decisão em provedores de serviços financeiros e fintechs na América Latina e no Brasil em dezembro de 2023 para compreender seus desafios de tomada de decisões de risco, prioridades de gestão de clientes e confiança na precisão e flexibilidade de seus modelos de risco. A edição LATAM da pesquisa está disponível aqui.

Transforme os desafios da tomada de decisão de risco de crédito em oportunidades.

Acesse o Infográfico

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