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Autor: Allison Karavos

Datasheet: Solução Unificada da Provenir

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Solução Unificada da Provenir

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Provenir: Tomada de Decisão Inteligente para Aquisição de Clientes e Otimização do Valor do Ciclo de Vida

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Provenir: Tomada de Decisão Inteligente para Aquisição de Clientes e Otimização do Valor do Ciclo de Vida

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Como impor restrições a modelos de decisão de crédito com machine learning (ML)

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Como impor restrições a modelos de decisão de crédito com machine learning (ML)

Giampaolo Levorato, Senior Data Scientist, Provenir & Dr. Mark Thackham, Head of Data Science, Provenir

Como obter explicabilidade e transparência com modelos complexos de ML

Um número cada vez maior de financiadores tem adotado modelos avançados de aprendizagem de máquina (ML) para decisões de crédito. Os modelos de ML (como Random Forest, XGBoost, LightGBM e redes neurais) são mais preditivos e precisos quando comparados à regressão logística utilizada como padrão em análises de crédito tendo em vista sua capacidade de capturar relações não lineares altamente complexas. Sem uma configuração cuidadosa durante o treinamento, contudo, tanto a explicabilidade quanto o poder de generalização do modelo podem ser afetados. Isso é crucial, uma vez que os modelos de decisão de crédito devem atender a dois critérios:

  • Explicabilidade: os mecanismos do modelo devem ser transparentes para os usuários e prover conclusões acionáveis para clientes com crédito recusado; e 
  • Generalização: os modelos não devem sobreajustar os dados de treinamento e devem apresentar um alto poder de generalização, i.e., devem alcançar alta performance em novos dados (de produção).

Este artigo explica a importância de se aplicar restrições monotônicas e de interação ao treinar modelos de ML a fim de atender a esses critérios.

Transparência e acionabilidade

Muitas jurisdições exigem que os financiadores expliquem como e por que uma solicitação de crédito foi recusada, estipulando que os financiadores forneçam códigos de ação adversa com os principais motivos da recusa. Explicações corretas sobre por que a previsão de um modelo levou um financiador a recusar o crédito torna os modelos de ML transparentes (não há a imprecisão de uma “caixa preta” quanto aos mecanismos de previsão do modelo) e acionáveis (o crédito recusado do cliente tem ações claras e tangíveis sobre as medidas que podem ser tomadas para melhorar suas perspectivas de obter crédito). Vejamos um exemplo concreto de explicabilidade: se o atributo em um modelo cujo impacto mais negativo para quem tem crédito recusado for o “número de buscas de crédito nos últimos seis meses”, então o código de ação adversa poderiaser “o número de buscas de crédito nos últimos seis meses é muito alto”. Isso mostra transparência e indica uma ação clara para os clientes que, para melhorarem sua credibilidade, precisam reduzir suas buscas de crédito. Assim, os solicitantes podem se conscientizar mais facilmente dos fatores que os impedem de ter melhores pontuações e melhorar sua credibilidade.

A transparência garante ainda aos financiadores que as decisões de crédito sejam baseadas em atributos explicáveis e defensáveis e não usem atributos protegidos por lei como sexo, religião ou etnia. 

Há diversos métodos de explicabilidade para interpretar decisões de modelos complexos. Dois dos mais populares são:

  1. Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME)
  2. SHapley Additive exPlanation (SHAP)

O LIME aproxima modelos complexos de ML com um modelo local mais simples e fácil de explicar. Como o LIME utiliza um modelo proxy com foco no impacto local dos atributos, não se pode empregá-lo na geração de códigos de ação adversa, os quais devem ser gerados com o modelo de ML adotado para decisão de crédito (e não um proxy).

O SHAPquantifica a contribuição de cada atributo para uma previsão feita por um modelo de ML (atributos com maiores contribuições para a previsão do modelo têm um SHAP superior), tornando as previsões do modelo transparentes. Todavia, a transparência não leva diretamente à ação necessária para uso em códigos de ação adversa. Para usar os valores SHAP na derivação de códigos de ação adversa é necessário impor as seguintes restrições ao treinamento do modelo:

  1. restrições de não-interação e
  2. restrições de monotonicidade.

Por que as restrições do modelo são necessárias?

Para entender a necessidade de tais restrições, é útil observar um gráfico de dependência SHAP que mostra o efeito de um único atributo nas previsões feitas pelo modelo (o gráfico abaixo foi produzido a partir de uma árvore de decisão com gradient boosting treinada em um conjunto de dados de risco de crédito com o objetivo de estimar a probabilidade de inadimplência dos solicitantes de empréstimos).

Os cartões de crédito alternativos são cartões projetados para consumidores recém-chegados ao crédito (NTC) com histórico de crédito reduzidos ou nulo, inclusive estudantes universitários, imigrantes e pessoas de baixa renda, para ajudar a criar crédito e melhorar a credibilidade. Diferentemente dos cartões de crédito tradicionais, estes não requerem uma investigação de crédito e, muitas vezes, vêm acompanhados de recursos como educação financeira, pagamentos automáticos e recompensas para ajudar os usuários a criar crédito e, ao mesmo tempo, promover o uso responsável do cartão. Os cartões de crédito alternativos podem ser um ótimo ponto de entrada para os 1,4 bilhão de adultos que não têm conta bancária em todo o mundo.

Por que são populares:

Os cartões de crédito alternativos oferecem aos credores uma oportunidade de atrair novos usuários que normalmente não se qualificariam para os cartões de crédito tradicionais devido a um histórico creditício limitado ou inexistente ou baixo score de crédito. Ao oferecer cartões que ensinam os usuários a construir crédito, com limites de gastos baixos e pagamentos automáticos, os credores podem ajudar os consumidores a estabelecer um bom crédito e criar um relacionamento com eles para futuros produtos financeiros.

Como oferecê-los:

Talvez não seja surpreendente o fato de que os dados alternativos sejam a chave para os cartões de crédito alternativos. Dados alternativos referem-se a todas as informações financeiras que não estão incluídas em um relatório de crédito, como contas de serviços públicos, pagamentos de aluguel, histórico de emprego e, às vezes, até mesmo mídias sociais. Como esses cartões são criados para consumidores sem os dados tradicionais dos bureaus, os credores podem criar seus próprios modelos de pontuação de crédito integrando uma grande quantidade de dados alternativos em seus motores de decisão. Se você tem dados alternativos, você tem a base para cartões de crédito alternativos.

Figura 1 – Gráfico de dependência SHAP para o Atributo 1

A primeira observação é que o padrão é não monotônico: à medida que os valores do Atributo 1 aumentam, a qualidade de crédito melhora, até que se preveja uma deterioração.

A primeira ação necessária é aplicar restrições de monotonicidade, que impõem previsões de modelo para aumentar ou diminuir monotonicamente em relação a um atributo quando todos os outros atributos permanecem inalterados. No exemplo acima, valores mais altos do Atributo 1 correspondem a mais qualidade de crédito. Desvios da monotonicidade (que podem ocorrer frequentemente quando as restrições de atributos monotônicos não são aplicadas) raramente representam um padrão genuíno, e sim geralmente indicam um sobreajuste excessivo aos dados de treino, comprometendo o poder de generalização do modelo.

A aplicação de restrições de monotonicidade não é suficiente para que os valores SHAP retornem códigos de ação adversa. De fato, os atributos podem ser correlacionados até certo ponto: quando os recursos interagem entre si em um modelo de ML, a previsão não pode ser expressa como a soma dos efeitos dos atributos, porque o efeito de um atributo depende do valor de outros.

O gráfico de dependência SHAP a seguir mostra como o efeito de Atributo 1 depende do Atributo 2: a interação entre ambos aparece como um padrão vertical distinto de coloração.

Figura 2 – Gráfico de dependência SHAP mostrando interação entre Atributo 1 e Atributo 2

A segunda ação que precisa ser tomada é impor restrições de não-interação, que permitem isolar o comportamento do modelo em relação a cada atributo independente de todos os outros atributos, fornecendo uma imagem clara de como um atributo individual prediz o risco. Assim, a previsão do modelo corresponde à soma de cada efeito individual.

Quando as restrições de monotonicidade e denão-interação são aplicadas, os valores SHAP podem ser usados para retornar códigos de ação adversa (alguns benefícios adicionais são processos de treinamento mais rápidos, maior poder de generalização do modelo e cálculos de importância de atributos mais fáceis de interpretar). O gráfico de dependência SHAP a seguir mostra o efeito do Atributo 1 na previsão do modelo após a aplicação de ambas as restrições: pode-se notar que há uma relação monotônica de um para um entre os valores do atributo e os valores SHAP.

Figura 3 – Gráfico de dependência SHAP do Atributo 1 depois com restrições monotônicas e de interação aplicadas

Mantenha a conformidade com o Provenir AI

O Provenir AI adota uma abordagem cuidadosa para o desenvolvimento do modelo de ML, prevenindo o sobreajuste e fornecendo modelos totalmente transparentes e acionáveis, favorecendo o acesso dos consumidores ao financiamento e, simultaneamente, permitindo que os financiadores cumpram as regulamentações financeiras.

Quer saber mais sobre como o Provenir AI permite transparência e capacidade de ação?

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Dez fintechs que impulsionam a inovação no financiamento de veículos

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Dez fintechs que impulsionam a inovação no financiamento de veículos

Como melhorar a experiência de financiamento de veículos com a tecnologia

A General Motors Corporation financiou o primeiro automóvel em 1919, e durante o século seguinte, o leasing e o financiamento tornaram-se uma parte crítica da indústria automotiva globalmente. Mas e a experiência do cliente, ela mudou muito desde então? Imagine sua última compra de um carro — ela envolveu centenas de documentos, ficar plantado em uma concessionária e tirar milhares de fotocópias de cada pedaço de sua identidade?

Noventa minutos é o suficiente para que a satisfação do cliente diminua em uma concessionária de automóveis e, de acordo com a AutoTrader, 65% dos compradores de carros acham que o financiamento e a documentação demoram muito. Mas não se preocupe — à medida que o mundo continua avançando rapidamente para digitalizar tudo, os financiadores de automóveis estão seguindo o exemplo. Na verdade, 72% dos consumidores desejam preencher os pedidos de crédito e a documentação de financiamento online. Por isso, encontramos dez fintechs/organizações de serviços financeiros inovadoras que descobriram como fazer isso ou inovaram em outros aspectos do processo de financiamento de veículos.

  1. Upstart – Auto Retail: Combinando recursos de varejo digital online e na loja, o objetivo do Upstart Auto Retail é ajudar vendedores/concessionárias de veículos a criar uma experiência de compra verdadeiramente omni-channel. O Upstart é um marketplace de empréstimos de IA que procura melhorar o acesso ao crédito e automatizou a experiência de financiamento de veículos, permitindo mais aprovações de empréstimos em tempo real com base em regras individuais de preços e financiamento estabelecidas pelo revendedor.
  2. Caribou: Com a missão de colocar os motoristas no controle de suas finanças automotivas, a Caribou, com sede nos EUA, oferece “flexibilidade e liberdade” nos pagamentos de carros, graças ao seu programa de refinanciamento rápido e simples. Oferecendo acesso imediato a taxas de financiamento competitivas e uma plataforma de aplicativos online segura, a Caribou economiza em média USD 100 por mês para seus clientes nos pagamentos de seus carros.
  3. TU Auto Payment Shopper: Combinando acessibilidade com estoque em tempo real, o Auto Payment Shopper da TransUnion é um portal de varejo atualizado que permite aos consumidores entender mais sobre o processo de financiamento de veículos online. Ao permitir que os consumidores comparem veículos (e pagamentos de veículos) antes de enviar uma solicitação, o programa, em parceria com a CarNow, garante que as pessoas confiram os veículos que podem comprar antes de passar por todo o processo.
  4. Cazoo: A Cazoo, com sede no Reino Unido, permite que os consumidores comprem ou financiem veículos totalmente online, com entrega ou coleta de carros novos em menos de 72 horas. Prometendo um financiamento “simples” de carros usados, a Cazoo oferece taxas de juros competitivas, decisões rápidas e aplicações e acordos de financiamento online, graças à sua estratégia de dados.
  5. AutoFi: Com opções de comércio online e lojas físicas, bem como um conjunto completo de APIs, o AutoFi permite que os financiadores de automóveis incorporem ferramentas de vendas e finanças digitais diretamente em sua plataforma existente ou criem suas próprias desde o início. E o AutoFi garante processos de financiamento automatizados em parcerias diretas com mais de 40 financiadores, roteamento inteligente de financiadores e decisões diretas em tempo real para os consumidores.
  6. Carvana: O Carvana, um dos principais sites de compra de carros online nos EUA, também facilita o financiamento de veículos usados para os consumidores. Os consumidores podem navegar pelo site para encontrar seu próximo veículo, solicitar financiamento diretamente com o Carvana e receber seu novo veículo diretamente na garagem. Com seu programa de empréstimo automático pré-qualificado, a empresa permite que os compradores naveguem no estoque com condições de financiamento personalizadas, sem afetar os scores de crédito com verificações de crédito até que estejam prontos para comprar.
  7. Automatic: Anunciado como um balcão único para financiamento de veículos, o Automatic é uma plataforma que permite que pequenas e grandes concessionárias independentes assumam o controle de seus produtos de financiamento. Com um marketplace aberto que permite que os revendedores se conectem a diversas opções de financiamento imediatamente após enviar uma solicitação de crédito de um cliente, o Automatic oferece resultados em tempo real e aprovações rápidas, tudo em apenas uma plataforma online.
  8. AusLoans: Com sede na Austrália, o AusLoans Finance Group se posiciona como um dos principais agregadores de finanças de ativos do país, graças ao seu investimento dedicado à tecnologia e transparência, eles também oferecem opções de financiamento ao cliente para empresas de automóveis. Apresentando uma solução de financiamento automotivo no ponto de venda, parcerias com mais de 40 financeiras locais, aprovações rápidas e processos de solicitações sem qualquer papel, a AusLoans pode oferecer empréstimos de até USD 500 mil a concessionárias para pagar por serviços automotivos.
  9. Ally: A Ally, líder em serviços financeiros digitais, também oferece financiamento de veículos pessoais com prazos flexíveis e opções de pagamento facilitadas. Com gestão de contas online e um aplicativo móvel para que os clientes mantenham suas contas sempre à mão, a Ally oferece um financiamento de veículos que se adapta a todos os tipos de consumidor. Eles ainda oferecem financiamento de veículos especiais, com condições flexíveis que cobrem necessidades de acessibilidade, como controles manuais e elevadores para cadeiras de rodas.
  10. CarDoor: Em parceria com vários financiadores, a plataforma CarDoor do Canadá garante que os consumidores consigam as melhores taxas de financiamento possíveis e recebam aprovações em apenas alguns minutos. Com um processo de compra de carro totalmente digital, a CarDoor oferece uma solicitação online e um financiamento que promete ser seguro, transparente e flexível — tudo com as melhores taxas possíveis. E como bônus, os clientes podem pré-qualificar com apenas uma verificação de crédito básica, e os empréstimos aprovados também recebem um relatório de pontuação de risco da TransUnion gratuito.

Todas essas organizações entendem que uma experiência de consumidor memorável e satisfatória é aquela que é rápida, digital e fácil. O futuro do financiamento de veículos está aqui, mas como todas as financeiras podem se juntar ao clube? Uma forma de garantir decisões automatizadas, aprovações rápidas e experiências personalizadas é com dados em tempo real e soluções de decisão baseadas em IA. Ser capaz de acessar, integrar e analisar dados alternativos com facilidade é fundamental, graças às populações cada vez mais diversificadas atualmente. Muitas pessoas em todo o mundo não têm históricos de crédito convencionais ou não podem provar facilmente a capacidade de pagar com um relatório ou pontuação de crédito convencional. Mas ser capaz de integrar dados de pagamento de aluguel e serviços públicos, mídia social e informações da presença na web e informações de viagem pode ajudar.

Apesar do atual clima economicamente incerto, a Mordor Intelligence prevê que o mercado global de financiamento de veículos deve chegar a USD 300 bilhões até 2026, portanto, nunca houve um momento melhor para impulsionar a inovação em financiamento de automóveis.

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Dez fintechs que estão transformando os empréstimos para pequenas e médias empresas

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Dez fintechs que estão transformando os empréstimos para pequenas e médias empresas

As micro, pequenas e médias empresas (MPMEs) são as novas queridinhas da economia. Elas são inovadoras, ágeis e impulsionam a concorrência – sem mencionar que criam a maioria dos empregos. Entretanto, muitas vezes elas são colocadas no fim da fila quando se trata de acesso ao crédito. Por quê? Empréstimos para PMEs podem ser inerentemente arriscados e extremamente demorados. As instituições financeiras tradicionais muitas vezes têm um processo de solicitação extremamente burocrático e podem achar difícil tomar uma decisão de risco de crédito sem intervenção humana.

Entre as PMEs, 44% precisam de financiamento imediato para cobrir as despesas operacionais e 56% delas buscam crédito para inovar e expandir os seus negócios. Ter acesso ao crédito rapidamente pode significar a diferença entre a prosperidade ou a ruína de uma empresa, então quais são as opções?

Felizmente, hoje em dia existem outras opções. Cada vez mais, há financiadores inovadores, incluindo fintechs e neobancos, em todo o mundo para ajudar a garantir que PMEs tenham acesso ao crédito quando precisarem. Escolhemos alguns desses inovadores, que estão bem-preparados para enfrentar o problema de decisão de risco de crédito para PMEs.

  1. OakNorth – A fintech OakNorth, sediada no Reino Unido, oferece análise de crédito instantânea e insights de portfólio em tempo real com foco na transformação de empréstimos comerciais. Os cofundadores da OakNorth tiveram o crédito que precisavam para expandir a empresa deles rejeitado diversas vezes, levando-os a criar sua plataforma de inteligência de crédito. O objetivo deles era construir um banco robusto e sustentável, mas também criar um software que permitisse que outros bancos emprestassem a PMEs que antes não eram atendidas.
  2. NeoGrowth – Fundada em 2011, a NeoGrowth Credit, com sede na Índia, é uma empresa de tecnologia que oferece empréstimos não garantidos a pequenos varejistas na Índia. Combinando dados tradicionais e alternativos para uma pontuação de crédito mais precisa, a NeoGrowth também oferece prazos de pagamento dinâmicos e processos de cobrança automatizados para ajudar a identificar os clientes com mais capacidade de pagamento. Autodenominando-se pioneiros em empréstimos para PMEs com base em dados de pagamentos digitais, sua missão é ajudar os proprietários de pequenas empresas a impulsionar um crescimento que corresponda às suas ambições.
  3. Kabbage – Selecionado para a lista de startups “FinTech 50” da Forbes de 2019, o Kabbage (agora pertencente à American Express) fornece crédito às PMEs ao avaliar dados alternativos com foco comercial, como informações contábeis, vendas online e remessas. Com essa visão mais variada dos dados para entender melhor o desempenho, a Kabbage pode oferecer opções de crédito flexíveis em tempo real.
  4. Banco Pichincha – Em 2016, o Banco Pichincha recebeu uma linha de crédito de USD 55 milhões da International Finance Corporation (IFC) para empréstimos a PMEs controladas por mulheres, uma iniciativa para estimular o crescimento de empresárias equatorianas. Maior banco do Equador, ele dobrou sua posição em 2019 ao assinar uma aliança com a Overseas Private Investment Corporation (OPIC) e a Wells Fargo com um empréstimo combinado de USD 108 milhões destinado a empréstimos para MPMEs que apoiem ou sejam controladas ou lideradas por mulheres na região.
  5. Allica Bank – Afirmando que as PMEs muitas vezes foram abandonadas pelos “grandes bancos”, o Allica Bank combina tecnologia moderna com relacionamentos locais para garantir que as PMEs tenham as ferramentas e o financiamento de que precisam para operar. Com sede no Reino Unido, o Allica Bank oferece financiamento de ativos para PMEs, com opções de financiamento flexíveis de até GBP 1 milhão.
  6. Judo Bank – Único banco concorrendo nesse mercado na Austrália, ele foi criado especificamente para empréstimos a PMEs, essa organização inovadora busca trazer de volta a arte perdida de relacionamentos em bancos comerciais. Criado por profissionais experientes em bancos comerciais, eles se consideram uma “alternativa legítima” para PMEs que desejam acesso rápido não apenas aos fundos, mas também à experiência de cliente superior que merecem.
  7. First Circle – Com sede nas Filipinas, a missão do First Circle é permitir que PMEs atinjam todo o seu potencial por meio de uma parceria financeira rápida e flexível. Seus clientes muitas vezes não têm dados de crédito ou podem dar garantias fixas e, por isso, são excluídos do setor bancário tradicional (e frequentemente forçados a trabalhar com financiadores predatórios). O First Circle permite que essas PMEs obtenham financiamento em apenas um dia por meio de um processo de solicitação automatizado e digitalizado.
  8. Lulalend – Entre as empresas sul-africanas, 60% têm dificuldade em acessar o capital necessário para expandir seus negócios, devido aos longos tempos de espera, às exigências burocráticas penosas e à necessidade de garantias elevadas. O Lulalend usa IA para pontuar a capacidade de crédito automaticamente, garantindo que os proprietários de pequenas empresas sejam capazes de receber financiamento 24 horas após a solicitação. Até o momento, eles já processaram mais de 70.000 solicitações e garantiram financiamento para milhares de pequenas empresas na África do Sul.
  9. Siembro – A organização argentina Siembro usa IA para alimentar seu algoritmo de empréstimo interno e, assim, tem a capacidade de oferecer aprovações imediatas de empréstimos para pequenas empresas na área de agricultura e para maquinário. Com mais de 1,5 milhão de pequenas e médias empresas agrícolas no país com acesso limitado ao crédito (e fluxos de caixa limitados), a Siembro se concentra em garantir que os produtores de milho, trigo e soja consigam o financiamento de que precisam para sobreviver.
  10. Iwoca – Uma start-up que começou quando os seus fundadores perceberam que as pequenas empresas estavam ficando fora do acesso a um crédito tão necessário, a iwoca é agora um dos financiadores comerciais que mais crescem na Europa. Trabalhando com a meta de financiar um milhão de pequenas empresas, a iwoca quer garantir que as PMEs tenham mais tempo para administrar e expandir seus negócios, em vez de serem forçadas a enfrentar uma burocracia interminável e aguardar aprovações.
Aprovações de empréstimos mais rápidas

Como essas organizações são capazes de fazer o que financiadores muito maiores e mais tradicionais não conseguem? Eles adotaram o uso de tecnologia digital, dados, aprendizado de máquina e ferramentas analíticas avançadas como machine learning e IA para a) simplificar o processo de solicitação (e, muitas vezes, transformá-lo totalmente em digital) tanto quanto possível e b) automatizar o processo de decisão de crédito fornecendo aprovações precisas e rápidas, permitindo às PMEs ter acesso a fundos mais rápido do que nunca. Como vantagem adicional, os produtos que esses financiadores inovadores oferecem às PMEs tendem a ser mais flexíveis e personalizados de acordo com suas necessidades específicas.

Os tipos de PMEs estão sempre mudando (mas definitivamente, sem reduzir a marcha), e esse espírito inovador precisa ser cultivado tanto quanto possível. Isso significa que é muito gratificante ver financiadores de todos os tipos concentrarem a atenção nessas empresas e encontrarem continuamente novas formas de ajudá-las a atingir os seus objetivos. Ao automatizar a coleta de dados, a decisão de risco e preços, os financiadores podem automatizar as aprovações e garantir que o financiamento esteja disponível em questão de poucos dias — até mesmo horas!

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Três passos para combater a fraude em telecomunicações

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Três passos para combater a fraude em telecomunicações

As operadoras de telecomunicações (telcos) perdem cerca de USD 40 bilhões para fraudadores a cada ano, e isso está piorando.

A fraude aumentou 28% de 2019 a 2021 e, com o aumento dos custos dos aparelhos, os fraudadores estão saindo impunes com produtos e serviços de maior valor. Ficou mais difícil identificar o comportamento fraudulento à medida que ele se torna mais complexo — existem mais de 200 tipos de fraude apenas no setor de telecomunicações. O problema claramente não vai desaparecer tão cedo.

Mas não se renda! As empresas de telecomunicações podem lutar contra isso com três táticas extremamente

  • Acesso
  • Análise
  • Ação

E no centro de tudo? Outro A: dados “Alternativos”. Alimentar dados alternativos em cada etapa do processo de mitigação de fraudes é a chave para recuperar bilhões em perdas anuais.

1. Acesso 

A primeira etapa para combater a fraude é o Acesso — o acesso aos dados, incluindo dados alternativos, oferece informações mais completas sobre fraudes e verificações de KYC durante os processos de ativação. 

Um tipo comum de fraude nesta fase do ciclo de vida do cliente é a fraude de assinatura, que pode ser muito cara. Os fraudadores usam identificações roubadas e informações de cartão de crédito para criar contas, comprar aparelhos caros e embolsar a mercadoria gratuita ou revendê-la. Se o criminoso comprar um smartphone de última geração, isso significa potencialmente uma perda de receita na casa de milhares em um único esquema.

O acesso a extensas fontes de dados, tradicionais e alternativos, permite que você identifique até as anormalidades mais sutis durante as verificações de fraude e KYC na integração. Por exemplo, identidades sintéticas são comumente usadas por fraudadores para abrir contas, o que pode ser difícil de detectar, já que identidades sintéticas usam alguns elementos legítimos para passar despercebidas. Os dados alternativos podem fornecer as pistas necessárias para detectar fraudes, mesmo em casos assim. Verificar o e-mail para ver se há pequenas alterações ou ver se a localização geográfica corresponde às atividades nas redes sociais.

2. Análise 

O segundo passo é a Análise: verificar com precisão todos os dados que você acessou. E não análise apenas à moda antiga — integre a aprendizagem de máquina e IA em suas análises.

Digamos que uma vítima de phishing teve seu telefone violado e o criminoso tenha o encaminhamento de texto ativado para que possa receber um código de segurança. A análise de IA/ML de dados móveis pode alertar a equipe de risco de que os textos estão sendo encaminhados e sugerir que outras verificações sejam realizadas.

Táticas como o controle de contas podem causar danos mesmo após a integração. Imagine ter que detectar pequenas inconsistências para centenas de milhares de assinantes durante todo o ciclo de vida por conta própria. Pode ser um desafio para as soluções de decisão legadas identificar indicadores de fraude complexos.

Ter uma tecnologia inteligente e automatizada que pode selecionar dados incomuns e analisá-los com rapidez e precisão fará a diferença para assinantes novos e ativos. A aprendizagem de máquina e a IA ficam mais inteligentes à medida que analisam dados e comportamentos, melhorando o reconhecimento de padrões fraudulentos que, de outra forma, seriam ignorados.

Otimize seu processo de fraude com aprendizagem de máquina e tecnologia de IA para analisar qualquer tipo de dado e melhorar sua precisão a cada análise.

3. Ação 

A etapa final para impedir a fraude é a Ação: quando você acessa todos os dados tradicionais e alternativos de que precisa e a IA/ML os analisa, você está pronto para tomar uma decisão.

Se a primeira camada de verificações ainda não mostrar uma imagem clara da legitimidade de um assinante, sua solução de decisão pode verificar mais detalhadamente os dados para uma análise mais profunda. Dependendo do seu modelo, você pode oferecer um plano para assinantes de alto risco ou rejeitá-los imediatamente. Se tudo der certo, por outro lado, seu mecanismo de decisão pode fazer a aprovação e a integração.

A tomada de decisão avançada usa todos os dados que você coletou para tomar as decisões mais precisas — que protegem você contra fraudes. Ele melhora a eficiência e economiza dinheiro fazendo apenas as verificações necessárias — você não precisa adotar uma abordagem única.

Depois que as decisões são tomadas, os resultados realimentam a plataforma, adicionando dados e análises ainda mais valiosos para direcionar a tecnologia de IA/ML tornando suas decisões mais precisas no futuro.

Vimos alguns exemplos de como os dados alternativos podem alimentar u

Parte 2: Três coisas que as empresas de telecomunicações precisam saber sobre dados alternativos

O cenário financeiro é muito amplo, especialmente em escala global. As telecomunicações se estendem por todo esse cenário, já que serviços sem fio e produtos como aparelhos e modems estão em alta demanda entre pessoas de todas as condições financeiras. Para atingí-las, você não pode confiar apenas em dados tradicionais, como scores de crédito, para determinar o risco de inadimplência. Coletar e usar dados alternativos pode ajudar a impactar inúmeras vidas, explorando um mercado mundial enorme.

1. O que são dados alternativos?

Não são dados apenas para “fazer bonito” — é uma ferramenta poderosa para inclusão financeira.

Eu outras palavras, dados alternativos são todas as informações não mantidas pelos bureaus de crédito que podem mostrar a saúde financeira e do risco geral de uma pessoa de uma forma mais holística. Eles podem incluir informações financeiras como aluguel, serviços públicos ou até mesmo pagamentos de telecomunicações, mas também analisam outras informações, como atividades em redes sociais, geolocalização e registros de propriedade.

Dados alternativos podem contar uma história mais completa do que dados tradicionais isoladamente. Existem 50 milhões de credit invisibles, os “invisíveis do crédito” nos EUA, acompanhados por 70% da população da América Latina, 60% do Sudeste da Ásia e quase um quarto da população mundial — há quase 1,7 bilhão de pessoas sem histórico bancário ou de crédito. É uma quantidade enorme de pessoas que não estão qualificadas para abrir uma conta de telecomunicações pelos métodos tradicionais.

E, enquanto os scores de crédito já provaram ser fortes indicadores de que alguém pagará suas contas em dia, não faz sentido levar em consideração a utilidade e outros padrões de pagamento recorrentes para prever o mesmo comportamento para empresas de telecomunicações? Mais de 90% dos americanos fazem pagamentos em telefones celulares financiados, mas apenas 2,5% dos arquivos dos bureaus de crédito ao consumidor contêm informações de pagamento de telecomunicações. Embora você possa ter os registros de pagamento de seus próprios assinantes, poder acessar essas informações para quem deseja trocar de operadora seria uma maneira confiável de determinar o risco. A inclusão de dados de serviços públicos para complementar os scores de crédito é capaz de oferecer insights relevantes como indicadores de risco ainda mais sólidos.

Informações de telecomunicações, serviços públicos e locação/propriedade geralmente são excelentes indicativos de confiabilidade de crédito, mas simplesmente não são consideradas pelos bureaus de crédito. É por isso que os dados alternativos são tão poderosos.

2. Como você pode obter dados alternativos?

As empresas de telecomunicações podem acessar dados alternativos por meio de registros públicos, juntamente com quaisquer parceiros de dados que possa integrar à sua solução de decisão. Esses parceiros de dados podem compartilhar atividades de mídia social, informações de emprego e muito mais — que você poderá acessar, dependendo das regras e regulamentações de conformidade da sua região, sobre decisões de crédito.

Embora essas informações possam não ter uma correlação direta com a confiabilidade do crédito, elas podem fornecer uma visão mais completa do estilo de vida de uma pessoa. As redes sociais, por exemplo, podem ser uma fonte muito esclarecedora de dados alternativos, com informações sobre atividades e hábitos que podem ser pertinentes. À medida que mais redes sociais começam a oferecer opções de pagamento incorporadas em suas plataformas, o perfil do Instagram da pessoa pode fornecer uma visão de seu comportamento transacional. Compreender com que frequência uma pessoa compra no Instagram, o valor dos itens que compram e se essas compras estão relacionadas a pagamentos pontuais de contas podem ser formas úteis de analisar esse comportamento.

Procure ter acesso a integrações de dados e parceiros que oferecerão a você uma visão mais ampla dos parâmetros necessários para analisar os assinantes e obter os melhores resultados com dados alternativos. Escolher uma tecnologia que acelere a integração de parceiros e o acesso a dados alternativos garantirá um ROI rápido, conectando você a mais assinantes, mais rapidamente.

3. Os dados alternativos funcionam?

Sim! Os scores de crédito podem não refletir necessariamente a saúde financeira atual de uma pessoa, pois a pontuação pesa muito sobre o comportamento de crédito passado, além do comportamento atual. Mesmo que alguém seja muito responsável no presente, decisões erradas no passado ainda podem afetar negativamente o crédito delas. Se você analisou o perfil dessa pessoa por meio de seu processo de decisão tradicional, ela pode ser sinalizada como de alto risco, levando a uma avaliação imprecisa. O mesmo aconteceria com alguém que nunca teve acesso ao crédito devido à situação financeira anterior ou práticas discriminatórias de empréstimo. Dados alternativos resolvem esse problema.

E há provas para fundamentá-los: entre financiadores/provedores de crédito que usam dados alternativos 64% observam uma avaliação de risco aprimorada, 48% têm um aumento na aceitação da oferta e 64% vêem benefícios tangíveis em um ano após a implementação. Outros benefícios incluem decisões mais precisas, melhor proteção contra fraudes, maior inclusão financeira, velocidade de lançamento no mercado, integração rápida e valor geral maximizado.

Estamos vivendo em uma era em que a informação é mais acessível do que nunca — é hora de usá-la. A indústria das telecomunicações está na vanguarda da inovação, então por que continuar avaliando a qualidade de crédito da mesma forma que fazíamos décadas atrás? Ao integrar dados alternativos em suas decisões, você está tornando o mundo ainda maior para milhões de pessoas que precisam de serviços de telecomunicações e convidando assinantes de baixo risco para acelerar o seu crescimento.

Tendência 2: Pagamentos BNPL

A funcionalidade Buy Now Pay Later (BNPL) está se tornando cada vez mais popular na indústria de cartões de crédito, à medida que os credores procuram conquistar espaço no mercado de US$ 19,5 bilhões de seus concorrentes diretos. A adição de pagamentos no formato BNPL aos cartões de crédito permite que os consumidores distribuam o custo de suas compras ao longo do tempo, normalmente com um período de curto prazo sem juros entre três e seis meses. Isso também permite que os credores de cartões de crédito recuperem parte dos negócios que perderam para os participantes do BNPL.

Por que é popular:

A funcionalidade BNPL está se tornando popular porque oferece maior flexibilidade e acessibilidade aos consumidores, ao mesmo tempo em que acrescenta fluxos de receita adicionais e vantagem competitiva para os credores de cartões de crédito. Os consumidores têm mais tempo para pagar compras maiores e não precisam criar uma conta BNPL totalmente nova ou baixar outro aplicativo para se beneficiar. Um bônus adicional são as recompensas incorporadas que eles já recebem com seu cartão de crédito. Os credores podem aproveitar o aumento da receita com os juros do BNPL, mas a principal vantagem é o potencial de atrair novos clientes e manter os atuais – se o seu cartão de crédito já oferece o BNPL, você não precisa fazer compras com outro provedor de serviços financeiros.

Como oferecê-lo:

Para usar a funcionalidade BNPL de forma eficaz, os emissores precisam aumentar a flexibilidade de sua plataforma. Isso pode ser alcançado por meio do uso de recursos avançados de tomada de decisão, que identificam os usuários com maior probabilidade de usar a funcionalidade BNPL, determinam ofertas personalizadas e até mesmo monitoram o comportamento para otimizar os planos com base nas atividades de pagamentos – tudo isso refletindo o seu apetite por riscos.

Tendência 3: Hiperpersonalização

80% dos consumidores querem ofertas de cartões de crédito adaptadas às suas necessidades – a personalização não é mais um bônus, mas um requisito básico. Desde a integração até o ciclo de vida completo do cliente, os cartões de crédito hiperpersonalizados estão atendendo aos clientes onde eles estão e apoiando-os em suas jornadas financeiras. Como as condições econômicas variam, esses cartões – que são orientados por aprendizado de máquina, tomadas de decisões e análises avançadas – podem ajudar a garantir que os consumidores ainda paguem seus cartões e que os credores de cartões de crédito mantenham carteiras de baixo risco.

Por que é popular:

Os cartões hiperpersonalizados são atraentes para novos usuários, que buscam benefícios e recompensas personalizados, criados especificamente para seus padrões de gastos, comportamentos e até mesmo estilo de vida. Um cartão de crédito hiperpersonalizado pode oferecer recompensas para categorias específicas de gastos com os quais o usuário se envolve com frequência, como viagens, refeições ou compras online. O cartão também pode oferecer benefícios exclusivos, como descontos, cashback ou serviços de concierge, o que estimula a fidelidade do cliente. A abordagem orientada por dados por trás dos cartões de crédito hiperpersonalizados também ajuda os usuários a entender melhor seus hábitos de consumo e a tomar decisões financeiras mais bem informadas, ao mesmo tempo em que ajuda os credores a obter insights sobre os hábitos de consumo e as preferências de seus clientes, reduzir o risco e minimizar as perdas com contas inadimplentes e, por fim, identificar possíveis fatores de risco e tomar medidas proativas para evitar inadimplências.

Como oferecê-los:

Os cartões de crédito hiperpersonalizados são baseados em dados, tomada de decisões e tecnologia de aprendizado de máquina para fornecer análises avançadas. Essa tecnologia permite que os credores reúnam e analisem grandes quantidades de dados alternativos e tradicionais para obter uma compreensão mais profunda do perfil financeiro do mutuário e criar uma experiência de cartão de crédito exclusiva para ele. A tecnologia de tomada de decisão também pode ser usada para automatizar o processo de solicitação e aprovação do cartão de crédito, permitindo que os credores avaliem rapidamente a capacidade de crédito do tomador e façam ofertas de crédito personalizadas em tempo real.

Vá da tendência ao sucesso

A indústria de cartões de crédito está evoluindo rapidamente, e essas três tendências representam apenas algumas das mudanças inovadoras que estão ocorrendo. Os cartões de crédito alternativos, a funcionalidade BNPL e a hiperpersonalização estão remodelando a forma como os consumidores acessam e usam o crédito, ao mesmo tempo em que contribuem para o crescimento da indústria global.

Ao adotar essas tendências, os credores de cartões de crédito podem alcançar novos usuários com pouco ou nenhum histórico creditício, competir com os novos players do BNPL e atender às necessidades exatas dos clientes atuais. Entretanto, as empresas devem aproveitar a análise avançada e as fontes de dados alternativos para obter o máximo desses novos recursos. À medida que o setor continua a evoluir, fica claro que os cartões de crédito continuarão sendo uma ferramenta financeira essencial para os consumidores, e aqueles que adotarem a inovação estarão melhor preparados para prosperar.

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A mudança do cenário econômico + seu impacto nos serviços financeiros

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Incerteza econômica: mais um ciclo econômico para a América Latina

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Incerteza econômica: mais um ciclo econômico para a América Latina

O cenário econômico global é incerto, pois enfrentamos fatores como inflação, conflitos regionais e mudanças nas regulamentações financeiras. A América Latina não foi poupada da recessão, mas há oportunidades para financiadores e instituições financeiras (IFs) que adotam a tecnologia. Conversamos com José Vargas, EVP da Provenir e GM da América Latina, para saber sua opinião sobre os desafios econômicos atuais e o que será necessário para sair ileso (e até crescer!).

O cenário de crédito/bancário atual: a inflação e a desvalorização atingiram duramente a região

Embora a incerteza econômica seja generalizada, a América Latina tem experiência, pois passou por cenários semelhantes. As condições econômicas tendem a ser cíclicas, e a região já passou por crises piores do que essa – a desaceleração não é um território desconhecido.

Os efeitos, embora familiares, atingiram duramente a região, pois a inflação e a desvalorização da moeda aumentaram nos principais mercados. A Argentina vive sua pior inflação, com uma taxa de 64% em junho de 2022; a Colômbia luta com uma grande desvalorização do peso, que atingiu 4600 COP para 1 USD em julho de 2022.

Como consequência, as taxas de juro subiram, especialmente no Brasil, onde chegaram a 13%. O México também enfrenta altas taxas de juros e, além da queda nos empréstimos, deve enfrentar a dependência econômica dos EUA, que também está em recessão. Do lado da regulamentação, espera-se que a reforma financeira no Chile tenha um efeito na economia regional e aumente a volatilidade.

O impacto nos financiadores/consumidores: maior cautela e verificação

Em um movimento já esperado, tanto os financiadores quanto os consumidores adotaram abordagens cada vez mais cautelosas em relação à economia. A alta das taxas de juros é um exemplo disso, assim como a desaceleração, tanto nos pedidos quanto nas originações.

A gestão de risco ocupa o centro das atenções à medida que a desaceleração continua, e perfis mais arriscados que podem ter sido considerados durante um ciclo de superávit não são mais um risco que vale a pena correr. Alguns bancos internacionais chegaram a considerar certos mercados muito arriscados e optaram por deixá-los, concentrando-se naqueles que são lucrativos.

No entanto, as fintechs normalmente têm mais flexibilidade do que os operadores históricos e podem encontrar oportunidades onde as grandes instituições financeiras recuam. Armadas com financiamento significativo, as fintechs colocarão esse capital para trabalhar e encontrarão maneiras inovadoras de atender os consumidores nesse cenário incerto.

Como as fintechs e instituições financeiras podem oferecer suporte a seus clientes: gerenciar portfólios de maneira mais inteligente com tecnologia

Durante as desacelerações econômicas, o foco muda do crescimento para a manutenção. O foco principal passa de atrair clientes novos, mas potencialmente arriscados, para apoiar os atuais, especialmente porque suas próprias perspectivas financeiras são suscetíveis a mudança. Prever essa mudança ajudará as IFs a evitar perdas.

A gestão de riscos exigirá mais do que aumentar os juros e restringir a elegibilidade de crédito – os financiadores terão que gerenciar limites de crédito, coberturas de cheque especial, oportunidades de vendas adicionais e cruzadas e oferecer suporte a clientes em risco de cobrança. As instituições financeiras que usam tecnologia preditiva baseada em dados terão vantagem competitiva sobre aquelas que não o fazem – elas poderão agir proativamente para proteger os clientes da inadimplência, em vez de gerenciá-los depois que isso acontecer.

Esse período também é propício à inovação em crédito, especificamente para BNPL e outros produtos de crédito. À medida que os consumidores na América Latina têm dificuldades financeiras e as instituições financeiras se tornam mais conservadoras, há uma lacuna que precisa ser preenchida. Fintechs que podem assumir mais riscos agora têm a chance de fazer exatamente isso.

Perspectivas na América Latina: a adoção contínua da inovação reduzirá a incerteza econômica

A América Latina tem sido um centro de inovação financeira e isso continuará a ser verdade conforme avançamos em meio à incerteza econômica – o boom de fintechs da região ainda não acabou. À medida que problemas mais complexos surgirem no cenário atual, o setor fornecerá soluções.

As fintechs e FIs que não tiverem experiência em gestão de riscos precisarão se tornar especialistas para sair da desaceleração em uma posição sólida. No entanto, os provedores de serviços financeiros que têm acesso à tecnologia, dados, ferramentas e estratégias certos poderão atender às necessidades dos clientes, mesmo com parâmetros de risco mais rígidos.

Obtenha uma perspectiva global

Quer se aprofundar nos insights da América Latina com mais detalhamentos e previsões? Deseja saber como as outras regiões se sairão durante a incerteza econômica? Confira o panorama completo dos especialistas da Provenir, que cobrem tudo, desde o cenário atual até dicas para instituições financeiras que procuram enfrentar a desaceleração global.

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10 empresas fundadas por latinx levando as fintechs rumo ao futuro

Escrito por Allison Karavos em . Postado em Blog. Nenhum comentário em 10 empresas fundadas por latinx levando as fintechs rumo ao futuro

10 empresas fundadas por latinos levando as fintechs rumo ao futuro

A América Latina tornou-se um polo de inovação, especialmente para fintechs. Desde 2018, o número de fintechs na região cresceu 112% e quase um quarto de todas as fintechs que operam globalmente foram fundadas na América Latina, segundo o Banco Interamericano de Desenvolvimento. O número de unicórnios tem crescido rapidamente (quase 50 desde o terceiro trimestre de 2022), pois seus fundadores levantaram bilhões em investimentos de capital de risco. Somente em 2021, mais de USD 15 bilhões em financiamento foram obtidos, a maioria foi para as fintechs.

Grande parte da inovação proveniente da região contempla a inclusão financeira — um pouco mais um quarto da população ainda sem conta bancária ou com acesso limitado ao sistema bancário e as economias ainda dependem em grande parte de dinheiro. Entretanto, os avanços para a inclusão financeira acabam por melhorar o acesso a serviços financeiros para todos nós.

Resumindo, fundadores latinos e hispânicos estão ajudando a definir o futuro das fintechs em todo o mundo. É por isso que, neste Mês da Herança Hispânica, destacamos dez exemplos excepcionais de fintechs pioneiras fundadas por visionários latinos e hispânicos.

  • Belvo (Fundadores: Pablo Viguera, Oriol Tintoré) – A Belvo é uma solução de open banking com a missão de unir usuários e empresas por meio de dados financeiros, apoiando a criação de novas experiências financeiras inclusivas em toda a América Latina. O extenso alcance de suas integrações aumenta a eficiência e preenche as lacunas entre operadores históricos e novos concorrentes no Brasil, Colômbia e México, apoiando testes de uso como empréstimos, tecnologia imobiliária e muito mais.
  • Bitso (Fundadores: Ben Peters, Daniel Vogel, Pablo Gonzalez) – A Bitso é uma exchange de criptomoedas latino-americana com alcance global e foco no desenvolvimento do ecossistema de criptomoedas da América Latina. Eles permitem que os usuários comprem e vendam 45 criptomoedas diferentes, bem como negociem, façam depósitos e transfiram fundos P2P, local ou internacionalmente. A Bitso possibilita transferências de dinheiro entre mais de 80 países e opera na Argentina, Brasil, El Salvador e Colômbia, juntamente com seu berço no México, onde a empresa intermediou bilhões de dólares em remessas de criptomoedas dos EUA.
  • Brex (Fundadores: Henrique Dubugras, Pedro Franceschi) – A Brex é uma plataforma de gestão de finanças corporativas sediada nos EUA, fundada por expatriados brasileiros. Ela capacita empresas em expansão com produtos financeiros como banco digital, cartões corporativos, soluções de gestão de gastos, monitoramento de despesas e muito mais. A plataforma da Brex apoia equipes globais com diferentes moedas locais e seus cartões são aceitos em mais de 100 países.
  • Crediverso (Fundadores: Charlie Hernández) – A Crediverso é um aplicativo de gestão de dinheiro que se apresenta como o “primeiro serviço bancário feito especificamente para famílias latinas”. Eles pretendem trazer mais usuários hispânicos e latinos nos EUA e no exterior para o sistema financeiro formal com uma plataforma bilíngue simplificada. A Crediverso procura ganhar a confiança da comunidade por meio de educação, ferramentas de gestão de dinheiro e outros serviços financeiros.
  • dLocal (Fundadores: Andrés Bzurovski, Sergio Fogel) – A dLocal é uma facilitadora de pagamentos internacional para PMEs e startups, com foco em mercados emergentes. Os recursos incluem recebimentos, pagamentos, emissão local e gestão de fraude para empresas que têm bases de clientes globais com pagamentos em diferentes moedas. Sua plataforma elimina a complexidade dos pagamentos internacionais e, ao mesmo tempo, ajuda as empresas a se expandirem. Fundada no Uruguai, a dLocal agora opera na América Latina, África e Ásia.
  • Fintual (Fundadores: Agustin Feuerhake, Andres Marinkovic, Omar Larre, Pedro Pineda) – O Fintual é um aplicativo de gestão de patrimônio que ajuda as pessoas a economizarem e investirem automaticamente com taxas de comissão baixas. Com base nas preferências do usuário, a plataforma sugere fundos otimizados para equilibrar sua carteira e atingir seus objetivos. Operacional no Chile e no México, o Fintual traz uma reviravolta divertida ao investimento com nomes de fundos inspirados em atores, como Conservative Clooney, Moderate Pitt e Risky Norris. Para conhecer a opinião deles sobre o setor, bem como sobre educação financeira, confira a publicação, El Fintualist.
  • Kushki (Fundadores: Aron Schwarzkopf, Sebastian Castro) – A Kushki é uma plataforma de pagamentos digitais com a missão de conectar a América Latina por meio de pagamentos. Ao tornar mais fácil, barato e seguro para as empresas enviarem e receberem pagamentos digitais, a empresa espera ajudar seus clientes a crescerem mais rapidamente e impulsionar a economia digital. Eles também querem impulsionar a adoção de pagamentos digitais em uma região onde as transações em dinheiro ainda são as preferidas.
  • NovoPayment (Fundadores: Anabel Perez and Oscar Garcia Mendoza) – A NovoPayment é uma prestadora de serviços bancários com suporte à inovação financeira nas Américas em sua completíssima plataforma multimoeda. A fintech conecta os pontos entre operadores históricos e inovadores com produtos como banco digital, soluções de cartão e infraestrutura de pagamento. Com sede em Miami, eles têm escritórios no México, Colômbia, Peru, Chile e Equador.
  • Nubank (Fundadores: David Vélez, Edward Wible, Cristina Junqueira) – O Nubank é uma plataforma de banco digital com sede no Brasil líder em inovação financeira na América Latina. Atualmente, a empresa oferece serviços bancários e criptos para 70 milhões de clientes no Brasil, México e Colômbia. O Nubank já acelerou a inclusão financeira na região, emitindo os primeiros cartões de crédito ou abrindo contas bancárias para milhões de usuários anteriormente sem conta bancária ou com acesso limitado ao sistema bancário. 
  • SUMA Wealth (Fundadores: Beatriz Acevedo, Xavier Gutiérrez) – A SUMA Wealth é uma plataforma digital que se dedica a ajudar a comunidade latina a construir e sustentar riqueza por meio de ferramentas financeiras, mídia digital e experiências virtuais. Seu objetivo final? Eliminar a lacuna de riqueza latina – nos EUA hoje, há uma diferença de riqueza de $ 153K entre lares latinos/hispânicos e lares brancos. Os três principais pilares da Suma são engajar, educar e capacitar, combinando conhecimento, apoio e ação para alcançar a inclusão financeira da comunidade latina.

É muito claro que as fintechs fundadas por latinos e hispânicos ajudam a impulsionar a transformação, não apenas na inclusão financeira, mas na maneira como consumimos serviços financeiros em escala global. Da aceleração da economia digital à conexão das economias globais, essas empresas estão tornando mais fácil para pessoas e empresas gerenciar seu dinheiro e participar do sistema financeiro com confiança.

Empresas inovadoras como essas podem alcançar mais pessoas do que em qualquer outro momento com a tecnologia de decisão alimentada por IA. Com decisões, dados e IA em uma solução unificada, você pode assumir ideias arriscadas sem assumir riscos financeiros maiores.

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Como simplificar sua estratégia de dados para tomadas de decisão mais inteligentes

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