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

Escrito por Allison Karavos em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Dez fintechs que estão transformando os empréstimos para pequenas e médias empresas

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

Escrito por Allison Karavos em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Três passos para combater a fraude em telecomunicações

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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Incerteza econômica: mais um ciclo econômico para a América Latina

Escrito por Allison Karavos em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Incerteza econômica: mais um ciclo econômico para a América Latina

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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Como maximizar o ROI associado à tomada de decisão sobre risco de crédito na América Latina

Escrito por Eshan Shukla em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Como maximizar o ROI associado à tomada de decisão sobre risco de crédito na América Latina

Como maximizar o ROI associado à tomada de decisão sobre risco de crédito na América Latina

A região da América Latina continua a ser uma área repleta de oportunidades de crescimento – apesar dos desafios enfrentados devido ao atual cenário econômico. A Argentina enfrenta a pior inflação da região, o peso colombiano está caindo, as taxas de juros no Brasil subiram para 13% e no México, cada vez menos empréstimos estão sendo originados. Mas apesar dessa pressão de ciclos econômicos altos e baixos, a inovação tem ganhado força. E o valor previsto do setor de crédito na América Latina continua aumentando, com previsão de atingir USD 7.106,3 milhões até 2029.

Como acontece em outras partes do mundo, as fintechs na América Latina continuam a prosperar, oferecendo formas criativas de captar os consumidores e mais de 40% do capital de investimento na região no ano passado foi para fintechs. Mas, apesar dos sinais positivos, a taxa de inflação em toda a região prevê uma média de aproximadamente 8% ou mais em 2022 e houve um aumento de USD 8 a 10 bilhões em empréstimos inadimplentes/duvidosos.

Então, como um financiador ou provedor de serviços financeiros na região equilibra aprovações de crédito e crescimento com apetite de risco mais conservador e risco de inadimplência? Como as instituições financeiras podem responder à volatilidade do mercado de forma eficiente e ainda manter a lucratividade? Com uma estratégia de decisão de risco superpoderosa. Continue lendo para descobrir como escolher a tecnologia certa para:

  • Minimizar o risco
  • Aumentar a rentabilidade
  • Maximizar a agilidade
Como tornar sua estratégia de risco superpoderosa

Maximizando sua estratégia de risco de crédito para mitigar o risco e garantir a lucratividade, mantendo-se ágil o suficiente para mudar conforme as demandas de necessidades do mercado, parece algo assustador. Existem alguns componentes críticos a se considerar que incorporam essas necessidades em uma estratégia de crédito bem-sucedida – e todos eles têm a ver com dados e uma tecnologia que ofereça suporte a uma estratégia de dados robusta e simplificada.

  • Acesse os dados
  • Analise os dados
  • Acione os dados

Acesse os dados: tenha acesso a uma ampla variedade de fontes de dados e tipos de identidade, fraude e crédito. Os exemplos incluem KYC, verificação de documentos, PEPs/sanções, dados de e-mail/celular/dispositivo, validação social, dados de agências e negócios, open banking e fontes de dados alternativas, como pagamentos de aluguel, serviços públicos e redes sociais. Simplifique sua estratégia de dados procurando uma plataforma que dê acesso a dados por meio de uma única API, permitindo que você simplifique sua cadeia de fornecimento de dados e tenha todas as suas integrações gerenciadas por apenas um contrato.

Analise os dados: use análises avançadas, como inteligência artificial e aprendizagem de máquina, para analisar essas fontes de dados e otimizar a precisão de suas decisões em todo o ciclo de vida do cliente. O aprendizado de máquina (AutoML), que, de acordo com os cientistas de dados da Provenir, tem desempenho 7% melhor do que a regressão logística, pode ajudar você a melhorar a precisão e encontrar o equilíbrio certo entre as taxas de aceitação e inadimplência para atender aos seus planos de risco com mais eficiência. E você pode ajustar facilmente essas taxas de aceitação/inadimplência à medida que sua estratégia se adapta às mudanças das condições de mercado e apetite de risco.

Acione os dados: use os dados que você analisou e aja respondendo com agilidade e adaptando-se facilmente ao risco nos processos de decisão do cliente. Procure uma tecnologia que garanta que os seus dados estejam acessíveis, integrando-os facilmente em seus processos de tomada de decisão. Tenha uma solução escalável que possa crescer facilmente com você, à medida que sua estratégia se expande ou reage às condições do mercado. E garanta que a tecnologia escolhida seja fácil de usar – procure uma interface de usuário sem código que permita iniciar, aprender e iterar, sem depender de fornecedores ou de sua equipe de TI.

Garantindo a agilidade nos negócios

Escolher a tecnologia certa garante agilidade nos negócios, além de permitir que você se adapte e responda facilmente às crescentes expectativas do consumidor (quer seja na América Latina ou em qualquer outro lugar do mundo, todos sabemos que a experiência do consumidor é mais importante do que nunca). Porém, ainda mais crítico do que isso, principalmente devido à incerteza econômica e à volatilidade do mercado que descrevemos anteriormente, os dados corretos e a tecnologia de decisão permitem que você também se adapte e responda às mudanças do mercado e flutuações na demanda.

Ter agilidade dos negócios significa que você pode equilibrar o crescimento do seu negócio com o risco – e reavaliar isso conforme as condições do mercado mudam. Se a economia se fortalecer e a inflação diminuir? Talvez isso signifique que você possa expandir confortavelmente seu apetite por risco ou lançar novos produtos em novos mercados. Se a desaceleração continuar ou ocorrer uma recessão total, você pode facilmente restringir ainda mais suas tolerâncias de risco e integrar fontes de dados adicionais para otimizar ainda mais suas decisões de risco. Acima de tudo, a agilidade nos negócios garante que você possa manter a lucratividade, mesmo diante da volatilidade do mercado.

  • Equilibre o crescimento com o risco: acesse e analise dados alternativos para obter insights mais profundos na integração do cliente e em etapas posteriores.
  • Responda à volatilidade do mercado: faça alterações em tempo real e implemente estratégias de risco atualizadas em sua linha do tempo.
  • Mantenha a lucratividade: apoie a tomada de decisões robustas e ajuste sua estratégia de aceitação conforme necessário.

Está claro que o cenário econômico global permanece incerto e a América Latina não é exceção. Depois de enfrentar reveses anteriores, incluindo a pandemia de COVID-19 e a invasão da Ucrânia, o aperto das condições financeiras globais é outro obstáculo para os financiadores e provedores de serviços financeiros da região. Como o Fundo Monetário Internacional destaca, o ato de equilibrar continuará presente. “A política monetária deve manter o curso e não diminuir prematuramente. Definir a política monetária em meio a uma alta incerteza é desafiador… e com a precariedade das necessidades sociais na região, as políticas de redução da dívida e do déficit só serão efetivas e duradouras se forem inclusivas… Atingir esse equilíbrio é a chave para alcançar um crescimento inclusivo e sustentável.”

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Como as inovações das fintechs podem apoiar a saúde mental e o bem-estar

Escrito por Eshan Shukla em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Como as inovações das fintechs podem apoiar a saúde mental e o bem-estar

Como as inovações das fintechs podem apoiar a saúde mental e o bem-estar

Homenagem ao Dia Mundial da Saúde Mental #DiaMundialDaSaúdeMental

10 de outubro é o Dia Mundial da Saúde Mental — um dia que a Organização Mundial da Saúde designou para “aumentar a conscientização sobre questões de saúde mental em todo o mundo e mobilizar esforços em apoio à saúde mental”. Com a ideia de que a saúde mental e o bem-estar são de extrema importância para cada pessoa, decidimos analisar como as fintechs e as inovações de serviços financeiros podem contribuir para a saúde mental. Em nenhum outro momento o foco na saúde mental foi tão crítico. À medida que as medidas de prevenção da Covid-19 começam a diminuir em todo o mundo, os efeitos sobre a saúde mental estão se revelando. “A pandemia da COVID-19 criou uma crise global para a saúde mental, alimentando estresses de curto e longo prazo e minando a saúde mental de milhões de pessoas. As estimativas sugerem um aumento dos transtornos de ansiedade e depressão em mais de 25% durante o primeiro ano da pandemia. Ao mesmo tempo, os serviços de saúde mental foram severamente interrompidos e a lacuna de tratamento para condições de saúde mental aumentou.”

Então, o que os serviços financeiros e a tecnologia financeira têm a ver com a saúde mental? O Money and Mental Health Policy Institute, com sede no Reino Unido, destaca algumas das formas como a saúde mental e a capacidade financeira estão indissociavelmente ligadas. E como as inovações das fintechs estão em uma posição única para reduzir esses efeitos. O Instituto analisou cinco áreas críticas em que as fintechs podem ajudar:

  1. Gestão de dinheiro no dia a dia – coisas como elaborar e/ou seguir um orçamento podem ser impraticáveis para quem sofre de problemas de saúde mental. Monitoramento de gastos e notificações alertando sobre problemas orçamentários são fundamentais.
  2. Produtos de controle de excessos – a capacidade de bloquear gastos em determinadas categorias (ou seja, álcool ou jogos de azar) ou limites de compras acima de determinado valor podem ajudar no controle dos impulsos.
  3. Verificar o entendimento online – procurar formas de aliviar alguns dos riscos de acessar o crédito online, pois os financiadores podem ter dificuldade de avaliar se uma pessoa está com problemas de saúde mental.
  4. Apoio da família e amigos – reduzir o risco de pessoas que precisam de apoio externo para administrar seu dinheiro ou pagar suas contas. Por exemplo, as pessoas geralmente compartilham números de pins ou senhas, o que pode ser extremamente problemático.
  5. Identificar o problema cedo – encontrar formas de utilizar os dados para identificar melhor os primeiros sinais de alerta de problemas de saúde mental e seus efeitos no bem-estar financeiro.

Pela natureza cíclica da vida, não apenas a saúde mental afeta o bem-estar financeiro, mas o bem-estar financeiro afeta a saúde mental. Problemas como dívidas (seja dívida de consumo, empréstimos estudantis ou custos de saúde) e se preocupar com as finanças devido à situação profissional podem causar estragos no estado mental de uma pessoa, aumentando a ansiedade, depressão, ataques de pânico, problemas de sono e o número de suicídios. O Money and Mental Health Policy Institute descobriu que quase a metade (46%) das pessoas com dívidas problemáticas também lutam com problemas de saúde mental, e 86% dos entrevistados de sua pesquisa relataram que situações financeiras problemáticas exacerbaram seus problemas de saúde mental.

Analisamos dez organizações que estão inovando a forma de pensar sobre nossa saúde mental e fazendo o que podem para ajudar, quer trabalhando diretamente para ajudar a gerenciar o bem-estar pessoal ou apoiando a educação financeira para garantir que dívidas e finanças (e a ansiedade resultante) sejam gerenciadas de forma eficaz.

  1. Maslife – Desenvolvido pela MasterCard, o aplicativo Maslife combina recursos de pagamento e bancários com gamificação e IA. Seu objetivo é incentivar os usuários a fazer mudanças básicas e simples em suas rotinas diárias que levarão a resultados positivos a longo prazo, com ferramentas como monitoramento de exercícios, ferramentas de orçamento e oficinas de meditação. Além disso, a empresa está construindo uma plataforma B2B que permitirá que as empresas ofereçam recursos de bem-estar a seus funcionários.
  2. Trustfolio – Considerando-se especialistas em “tecnologia da dívida”, a Trustfolio trabalha para oferecer aos clientes uma compreensão mais profunda de todo o ciclo de vida da dívida pessoal, com o objetivo de economizar tempo e dinheiro de seus clientes e, ao mesmo tempo, obter os melhores resultados possíveis para quem luta contra dívidas. O Debt Advisor Support Portal tem como objetivo agilizar o processo de aconselhamento de dívidas, permitindo mais qualidade, envolvimento do cliente e resultados mais positivos de gestão.
  3. RedSTART – A RedSTART, com sede no Reino Unido, concentra-se na educação financeira de crianças, acreditando que incentivar a educação financeira desde cedo leva a resultados melhores no futuro. Trabalhando em parceria com as principais instituições financeiras, voluntários e empresas locais, eles executam programas interativos nas escolas primárias, fornecendo recursos educacionais financeiros para crianças, professores e pais.
  4. MoneyHelper – Ajuda para quem luta contra dívidas, monitores de orçamento e aconselhamento de previdência, a MonkeyHelper é uma organização governamental no Reino Unido que oferece orientações financeiras gratuitamente para quem precisa. Com ferramentas online para auxiliar as pessoas a priorizar contas, obter consultoria sobre endividamento, gerenciar as finanças e evitar golpes, esta proposta bem estruturada garante que os cidadãos saibam exatamente a quem recorrer se precisarem de assistência para dinheiro/dívidas.
  5. Flourish Savings – Anunciada como uma plataforma de recompensas e engajamento para instituições financeiras, o Flourish Savings oferece um aplicativo de conhecimento financeiro que capacita os participantes a gerenciar suas finanças com mais eficiência e, ao mesmo tempo, obter informações e aconselhamento financeiro para suas transações. Com jogos e desafios sobre dinheiro para conscientizar sobre hábitos de consumo e perguntas personalizadas para promover a saúde financeira, o aplicativo também procura envolver o cliente com aconselhamento financeiro personalizado.
  6. HoneyBee – A força de trabalho moderna enfrenta inúmeros desafios — bem como seus empregadores, incluindo atrair e reter os melhores talentos. O aplicativo HoneyBee oferece o melhor programa suplementar de saúde financeira da categoria para incentivar o bem-estar financeiro geral e oferecer uma vantagem competitiva aos empregadores. Com sessões individuais de terapia financeira, educação financeira e até fundos disponíveis para gerenciar dívidas, o aplicativo HoneyBee espera ajudar a superar algumas das desigualdades financeiras estruturais nos EUA.
  7. Noburo – O Noburo, com sede na Tailândia, é um aplicativo móvel de “saúde financeira” focado em garantir o bem-estar dos funcionários. Quando os funcionários estão estressados com as finanças pessoais, eles são mais propensos a ter problemas para se concentrar, faltar ao trabalho ou cometer erros mais significativos. Ao ajudar os funcionários a gerenciar as finanças e superar as dívidas, o Noburo garante organizações mais lucrativas.
  8. Quber – Com programas para empregadores e pessoas físicas, o aplicativo canadense Quber procura melhorar os hábitos financeiros de forma fácil e divertida. As pessoas podem personalizar sua forma de poupar como funcionar melhor para elas (e para que seja, provavelmente, mais sustentável), enquanto os empregadores podem oferecer a seus funcionários benefícios de saúde financeira inclusivos para apoiá-los e envolvê-los, reduzindo o impacto do estresse financeiro nos resultados da empresa.
  9. Wellth – Acreditando que “vale a pena ser saudável”, o Wellth incentiva os participantes a criar hábitos saudáveis para mudar a vida, oferecendo planos para prestadores de serviços de saúde e empregadores. Abrangendo diversas questões de saúde, incluindo saúde mental e comportamental, bem como inúmeras condições físicas, o Wellth ajuda a gestão a criar motivação e hábitos de saúde para garantir a adesão aos planos de medicação, tratamentos terapêuticos e comparecimento a consultas agendadas.  
  10. Longevity Card – O aplicativo financeiro e de estilo de vida, Longevity Card, lançou um programa comunitário com recursos para saúde mental e gestão de dinheiro. A fintech sediada no Reino Unido, que já era focada em saúde física e bem-estar, começou a analisar como os serviços financeiros poderiam fazer mais para apoiar o bem-estar mental em resposta ao Dia Mundial da Saúde Mental há alguns anos.

A saúde mental e o bem-estar estão tão intimamente integrados a vários aspectos de nossas vidas, e os efeitos, tanto positivos quanto negativos, são claramente de longo alcance. Todas as pessoas têm uma história financeira para contar — incluindo aplicações e dívidas, investimentos e salário, segurança no emprego, segurança habitacional, segurança alimentar… isso tudo se resume a dinheiro no final. Quanto mais o setor de serviços financeiros e as inovações de tecnologia financeira puderem fazer para melhorar a saúde mental com o avanço da alfabetização financeira, educação, aconselhamento de dívidas e programas de crédito sustentável, melhor será.

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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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Mais dados, mais problemas: a escolha dos dados certos

Escrito por Allison Karavos em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Mais dados, mais problemas: a escolha dos dados certos

Mais dados, mais problemas: a escolha dos dados certos

Porque os dados certos, e não mais dados, são fundamentais para otimizar sua estratégia de dados

Big data e o termo “estratégia de dados” são muito usados — mas o que é uma estratégia de dados quando falamos de serviços financeiros e como otimizá-la para decisões de risco mais precisas e inteligentes? A resposta não é mais dados, e sim os dados certos. Continue lendo e descubra como escolher os dados certos para usar em seu caso de uso e por que otimizar sua estratégia de dados é fundamental para o sucesso de suas decisões.

Faça os seus dados funcionarem de forma mais inteligente, não mais complexa

Em nossa sociedade cada vez mais digital, parece que todos estão focados em “mais”. Mais dados, mais escolhas, mais velocidade, mais concorrência, mais opções (quantos serviços de streaming de entretenimento diferentes existem atualmente?) Mais, mais e mais. Portanto, nosso grito de rebeldia é que, quando se trata de sua estratégia de dados, não se trata de mais dados, é sobre os dados certos, no momento certo. Segundo o IDC, “somente este ano, mais de cem mil exabytes de dados serão gerados, ultrapassando o limite de 100 k pela primeira vez.” Entre os tomadores de decisão pesquisados, 74% ainda lutam contra a estratégia de risco de crédito de sua organização porque os dados não estão facilmente acessíveis. Os dados estão lá, mas é um desperdício incrível de esforço se você não souber quais fontes de dados usar e quando usá-las.

74% dos tomadores de decisão lutam contra a estratégia de risco de crédito de sua organização porque os dados não estão facilmente acessíveis.

Agenda Fintech Global 2022, desenvolvida pela Pulse

Ao desenvolver uma estratégia de dados para suas ofertas de serviços financeiros, você deve procurar maneiras de minimizar os custos e maximizar a inovação. Isso significa ser capaz de selecionar apenas os dados de que precisa, exatamente quando precisa deles, para tomar decisões mais precisas sobre crédito, identidade e fraude. De acordo com a McKinsey: “Os líderes do setor utilizam várias fontes de dados internas e externas para melhorar o poder preditivo dos sinais de crédito… ambas as fontes de dados internas e externas usadas em um modelo de decisão de crédito afetarão a qualidade da decisão.”

O que os dados certos podem fazer por sua estratégia de tomada de decisão?

Como disse a McKinsey: “Os mercados de dados permitem a troca, compartilhamento e suplementação de dados, capacitando as empresas a criar produtos de dados verdadeiramente exclusivos e proprietários e obter insights a partir deles.” Quando se trata especificamente de tomada de decisão de risco, isso se traduz em vários benefícios importantes – e vantagens competitivas:

  • Melhor relacionamento com o cliente: Garanta uma experiência digital sem conflitos para clientes de baixo risco e ações orientadas por dados sobre riscos potenciais em tempo real
  • Maior precisão em suas decisões: Os dados certos nas etapas certas em seus processos de decisão em todo o ciclo de vida do cliente significam decisões de risco mais eficientes e precisas
  • Custos de dados minimizados: Reduza tempo/esforço/recursos necessários para obter, criar e manter integrações de dados se todos os dados de que você precisa estiverem ao seu alcance
  • Escalabilidade: Com as fontes de dados certas em nível local e global, você pode colocar novos produtos no mercado em novas regiões mais rapidamente duplicando e iterando sua estratégia de dados
Tipos de dados que são críticos para otimizar sua estratégia de tomada de decisão em todo o ciclo de vida:
  • Dados de Identidade: Verifique identidade e documentos para melhor conformidade de integração, evite fraudes de identidade e certifique-se de estar protegido com dados de due diligence contínuos.
    • Inclui: KYC/KYB, PEPs/sanções, verificação de documentos, fraude de identidade sintética
  • Dados de Fraude: Identifique possíveis fraudes de primeira parte e aplicativos em tempo real para detectar/prevenir fraudes de forma proativa e minimizar as perdas; reduza os falsos positivos aproveitando sinais de fontes de dados móveis, e-mail, comportamento, dispositivo, IP, redes sociais e outras fontes de dados de fraude.
    • Inclui: E-mail e dados móveis, inteligência global contra fraudes, validação social, dados de dispositivos, IP e geolocalização
  • Dados de Crédito: Minimize a exposição e perda de crédito aproveitando bureaus de crédito, serviços bancários abertos e fontes de dados alternativos. Garanta uma integração de crédito otimizada e agregue valor ao longo de todo o ciclo de vida do cliente com perfis dinâmicos de risco do cliente, reduza as cobranças e otimize o valor d
    • Inclui: Dados de bureaus de crédito, dados de negócios, open banking e dados alternativos, incluindo mídias sociais, pagamentos de aluguel, informações de viagens, serviços públicos e muito mais
Desafios da cadeia de fornecimento de dados e como superá-los

Escolher os dados certos pode parecer assustador, mas é fundamental ter uma cadeia de fornecimento de dados otimizada, com os dados certos no lugar certo, para oferecer os produtos mais eficazes aos seus clientes. E, dependendo do tipo de produto financeiro que você está oferecendo, há regulamentações regionais a serem consideradas, necessidade de fornecedores terceirizados, requisitos de tecnologia e muito mais. Estes são alguns dos desafios mais comuns conhecidos para desacelerar a implantação até mesmo das estratégias de dados mais bem pensadas:

  • Identificação de fontes de dados locais relevantes
  • Negociação de vários contratos
  • Conformidade com várias regulamentações
  • Garantia de privacidade de dados para diferentes requisitos regionais
  • Normalização de formatos de dados
  • Desenvolvimento e manutenção de integrações
  • Apoio a estratégias globais 

Mas você pode superar esses desafios garantindo que você tenha os dados corretos para cada uma de suas ofertas de produto. Como? Trabalhe com um parceiro que forneça uma solução de dados completa. É possível construir sua própria cadeia de fornecimento de dados, seja qual for o seu caso de uso, claro, mas consome tempo e exige muitos recursos. Se você deseja trabalhar com um parceiro, procure uma solução de dados que ofereça:

  • Um contrato de dados com acesso a várias fontes de dados
  • Uma única API para substituir várias integrações
  • Uma ampla variedade de tipos e fontes de dados, incluindo dados alternativos
  • Curadoria de fonte de dados especializada e personalizada para suas necessidades, facilmente modificada conforme suas necessidades evoluem
  • Cadeias de fornecimento de dados simplificadas e sem código que usuários não técnicos podem entender e controlar
  • Acesso a dados globais, bem como fontes locais, para garantir o sucesso de táticas regionais e a capacidade de iterar e expandir para novos mercados
  • Integração perfeita em sua tecnologia de decisão para garantir decisões precisas e mais inteligentes

Simplificar suas cadeias de fornecimento de dados (sourcing, construção, integração e manutenção de fontes e conexões de dados) e otimizar sua estratégia de dados é fundamental para o sucesso contínuo – e para sua vantagem competitiva. Não se deixe abater pela imensa variedade de dados disponíveis — lembre-se, os dados certos são muito mais importantes do que mais dados. Acessar os dados certos no momento certo significa modelos de risco aprimorados, processos de integração fortalecidos, decisões mais precisas em todo o ciclo de vida e experiências otimizadas para o cliente.

Para saber mais, confira alguns artigos que podem interessar:

What the Data-Driven Bank of the Future Looks Like – The Financial Brand

Designing Next-Generation Credit-Decisioning Models – McKinsey

The Data-Driven Enterprise of 2025 – McKinsey

Se você é um provedor de BNPL – “compre agora, pague depois” ou está pensando em entrar nessa briga, confira nosso blog destacando formas específicas de otimizar sua cadeia de fornecimento de dados para BNPL.

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Dados agora, menos perdas depois: otimize sua estratégia de dados BNPL

Escrito por Allison Karavos em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Dados agora, menos perdas depois: otimize sua estratégia de dados BNPL

Dados agora, menos perdas depois: otimize sua estratégia de dados BNPL

Os produtos do tipo “compre agora, pague depois” (BNPL) explodiram em todo o mundo, oferecendo uma nova abordagem ao financiamento de ponto de venda (PDV) para consumidores e empresas. De 2019 a 2021, as originações de empréstimos BNPL aumentaram em 970% apenas nos cinco principais financiadores, e o setor continua a se expandir para incluir novos setores, como conserto de automóveis, compras de supermercado, passagens aéreas e outros mais. Os consumidores estão começando a confiar no BNPL para custos do cotidiano no gerenciamento de seu fluxo de caixa. Mas nada disso seria possível sem dados – mais especificamente, uma sólida cadeia de fornecimento de dados.

Se você for um provedor de BNPL, a cadeia de fornecimento de dados é fundamental para a sua solução. Quando você tem os dados certos, pode determinar melhor o risco, protegendo sua empresa contra fraudes e inadimplência de empréstimos.

As estratégias de dados BNPL vão além dos dados tradicionais, como pontuações de crédito, e usam dados alternativos para tornar o crédito mais acessível e mais rápido de aprovar sem aumentar seu risco. Embora isso permita expandir sua base de clientes de maneira segura, também adiciona complexidade às suas necessidades de dados. Então, como você desenvolve uma estratégia de cadeia de fornecimento de dados BNPL que leve os dados certos para o lugar certo exatamente quando precisa deles?

Construindo sua cadeia de fornecimento de dados BNPL

Sabemos que todo potencial cliente BNPL deve passar por um processo, mas como é esse processo? Cada etapa é desenvolvida com diferentes verificações de dados que informam ao seu motor de decisão se deve levar esse cliente adiante. Uma cadeia de fornecimento de dados otimizada extrai apenas os dados necessários para um cliente em cada ponto de verificação – dados provenientes de suas integrações de dados e parceiros de dados.

Uma cadeia de fornecimento de dados otimizada tem as seguintes características:

  • Várias etapas com exigências distintas
  • Múltiplos pontos de verificação pelo quais os consumidores passam ou são negados
  • Etapas que aumentam em complexidade e custo de dados
  • Nenhum dado desnecessário é exposto e pago antes de você precisar
Lançamento com um MVP:

Você é uma startup lançando sua primeira solução BNPL? Uma finserv expandindo sua linha de produtos? Talvez seja uma loja online procurando atingir mais clientes. Seja qual for o caso, ao criar uma cadeia de fornecimento de dados para sua oferta de BNPL ou otimizar uma já existente, você deve começar com seu Produto Mínimo Viável (MVP na sigla em inglês) – o básico que você sabe que precisa para lançar seu produto.

Um MVP tem a menor quantidade de verificações no processo, extraindo a menor quantidade de dados. Você pode começar com um MVP se quiser:

  • Chegar ao mercado rapidamente
  • Minimizar o custo de desenvolvimento
  • Analisar o desempenho básico para otimizar iterações mais complexas no futuro

Para iniciar com uma abordagem MVP, você precisará de dados para dar suporte a três áreas principais:

  • Verificações de conformidade regulatória como KYC/AML
  • Verificação de identidade
  • Risco de crédito

Etapa 1: KYC

A primeira etapa do processo é validar os dados mais básicos para confirmar a idade, endereço e identificação do cliente. Se você não pode verificar a identidade de uma pessoa, certamente não poderá emprestar para ela.

Etapa 2: Prevenção à Fraude

A segunda etapa se aprofunda na identidade de uma pessoa para garantir que ela seja quem diz ser e ajudar a evitar fraudes. Há uma enorme variedade de dados que você pode obter para uma verificação de fraude, incluindo verificação de endereço de e-mail, se um cartão SIM foi trocado e outros dados de comportamento e alternativos. Se nem todas essas informações corresponderem, pode ser um sinal de tentativa de fraude e a pessoa será rejeitada.

Risco de Crédito

A etapa final é verificar a credibilidade. Uma verificação de agência é feita por meio de uma verificação de crédito flexível que concede a você acesso ao score de crédito de um consumidor sem afetá-lo. Com um MVP, os provedores de BNPL provavelmente rejeitariam qualquer pessoa com uma pontuação abaixo de um determinado limite ou alguém sem histórico de crédito suficiente para ter uma pontuação. Se uma pessoa passou pelo processo, os dados são avaliados de forma holística por um motor de decisão para determinar se e em quais termos concede o empréstimo.

Além do MVP: otimizando sua estratégia de dados

Além da base necessária para o lançamento de um MVP, você pode otimizar sua cadeia de suprimentos com base no apetite de risco e nas metas de sua empresa. Antes de atualizar sua cadeia de fornecimento de dados, será útil:

  • Analisar o sucesso em relação aos seus objetivos
  • Identificar pontos fracos em sua estratégia de dados

Embora você queira inicialmente lançar sua solução BNPL usando um MVP, à medida que cresce e deseja adicionar complexidade, você pode incorporar novos pontos de dados e parceiros de dados. Pense no tipo de cliente que deseja capturar, bem como nas metas de negócios e medidas preventivas que deseja adotar e pergunte a si mesmo:

Que porcentagem de aplicações fraudulentas nosso processo atual está deixando passar? Isso está de acordo com nossos objetivos de negócios? Se não, procure:

  • Adicionar verificações de fraude extras nas etapas existentes
  • Adicionar etapas autônomas de prevenção de fraudes ao processo
  • Corrigir as fontes de dados para otimizar conforme você avança

Estamos oferecendo os termos mais competitivos aos nossos clientes? Como podemos melhorar as conversões? Para vantagem competitiva e maior personalização, use dados como:

  • Tendências comportamentais
  • Geolocalização
  • Atividade e uso

Com que eficácia estamos reduzindo a inadimplência? Estamos filtrando clientes não viáveis no ponto certo do processo? Certifique-se de que seus recursos de fluxo tenham:

  • Triagem prévia
  • Pontuação
  • Pontos de verificação de dados adicionais em etapas existentes

Para provedores de BNPL que desejam cadeias de fornecimento de dados robustas em crédito, identidade e fraude, maximizando a eficiência, um fluxo otimizado pode ser assim:

Triagem Prévia

A triagem prévia divide ainda mais as etapas de verificação de identificação, garantindo que os requisitos mínimos sejam atendidos. É uma maneira mais rápida e eficiente de filtrar candidatos não qualificados sem usar tempo e recursos desnecessários.

Como é a triagem prévia em uma cadeia de suprimentos otimizada? Digamos que seja uma pessoa com menos de 18 anos ­– ela não tem permissão legal para contrair um empréstimo, portanto, seu pedido seria rejeitado. Em um MVP, alguém que nem pode usar o produto ainda teria sua identidade verificada, mas é um desperdício fazer essas verificações, já que não é um cliente viável. A otimização garante que você exponha apenas os dados necessários em cada etapa.

Pontuação

A pontuação (scoring) extrai dados suplementares que ajudam a ter uma imagem mais clara do risco do consumidor. Isso inclui dados de dispositivos móveis, verificações de fraude adicionais ou qualquer outro tipo de dados alternativos que você deseja inserir em sua tecnologia de decisão.

Por que incluir a pontuação em seu processo? Mais uma vez, tudo se resume a construir seu processo em termos de eficiência ideal e custo mínimo. Nesse ponto, você saberia se o cliente era viável, quem é e como são as finanças dele – todos esses dados são simples de extrair.
A pontuação adiciona informações comportamentais que são mais demoradas e caras para analisar e devem ser incorporadas somente quando todo o resto for confirmado.

Por fim, quanto mais dados relevantes você tiver, mais precisas serão suas decisões, melhor você poderá prever inadimplências futuras, mais fácil será identificar oportunidades de vendas adicionais e cruzadas – quaisquer que sejam seus objetivos de negócios, os dados certos podem ajudar você a chegar lá. A otimização da cadeia de dados de fornecimento de BNPL do consumidor depende de encontrar o número ideal de verificações e etapas para determinar com precisão a credibilidade e o risco, mantendo o processo rápido e eficiente.

Pronto para lançar e expandir seus produtos BNPL? Fique atento a esses desafios da cadeia de fornecimento de dados

À medida que os produtos BNPL crescem em todo o mundo, novos mercados têm surgido e, com eles, novos desafios. Para criar uma cadeia de suprimentos global, você precisa conhecer regulamentações regionais, fornecedores, requisitos técnicos e muito mais. Veja alguns dos desafios que podem retardar a implantação de sua estratégia de dados:

  • Identificação de fontes de dados locais relevantes
  • Negociação de vários contratos
  • Conformidade com vários regulamentos
  • Garantia de privacidade de dados para diferentes requisitos regionais
  • Normalização de formatos de dados
  • Desenvolvimento e manutenção de integrações
  • Apoio a estratégias globais

O BNPL é um setor em rápida evolução, por isso também é importante garantir que sua

Dados para capacitar o BNPL

Independentemente da tendência, tipo de cliente ou região, sua solução BNPL é alimentada por dados. Diversas fontes de dados coletadas no momento certo e na ordem certa são o cartão de visita de uma cadeia de fornecimento de dados otimizada que alimenta seu motor de decisão com as informações necessárias para lhe dar uma decisão mais inteligente sempre.

No entanto, desenvolver uma cadeia de fornecimento de dados por conta própria pode ser um grande empreendimento e uma dor de cabeça ainda maior. Em vez disso, considere escolher um parceiro de dados que possa criá-la para você, enquanto o conecta às integrações necessárias para expandir seu negócio de BNPL.

Os recursos ideais são:

  • Um contrato de dados que oferece acesso a várias fontes de dados
  • Uma única API para substituir várias integrações
  • Uma ampla variedade de tipos e fontes de dados, incluindo dados alternativos
  • Curadoria de fonte de dados especializada e personalizada para suas necessidades
  • Cadeias de fornecimento de dados simplificadas e sem código que usuários não técnicos podem controlar
  • Democratização do acesso aos dados
  • Integra-se à sua tecnologia de decisão para garantir decisões perfeitas e mais inteligentes

Deseja seus dados sob demanda? Conheça o Provenir Data.

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Como melhorar a experiência do cliente em todo o ciclo de vida

Escrito por Allison Karavos em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Como melhorar a experiência do cliente em todo o ciclo de vida

Como melhorar a experiência do cliente em todo o ciclo de vida

Porque a experiência do cliente é tão importante em serviços financeiros e como uma plataforma de decisão unificada pode ajudar

Experiência personalizada é o que conta nos dias de hoje, e o mundo dos serviços financeiros não é exceção. Mas algumas instituições de serviços financeiros tradicionais estão perdendo o foco quando se trata de experiências personalizadas e significativas para o cliente. E o crescimento delas é prejudicado por isso. Por quê? Em parte, porque os sistemas legados (incluindo infraestrutura de dados e mecanismos de decisão) simplesmente não conseguem fazer ofertas mais personalizadas. Para aprimorar a experiência do cliente de uma ponta a outra de fato, as instituições de serviços financeiros, grandes e pequenas, precisam de uma plataforma de decisão unificada e completa.

Em tempos de incerteza econômica, bancos e fintechs estão procurando formas de cortar custos. Mas um engajamento maior do cliente é fundamental para criar fidelidade a longo prazo e conseguir novos clientes –– ambos podem ajudar você a enfrentar qualquer tempestade econômica. Às vezes, é preciso investir estrategicamente para reagir adequadamente à disrupção do mercado. De acordo com a publicação The Financial Brand: “Não importa o que o futuro traga, as instituições financeiras precisam desenvolver uma estratégia que possa resistir à recessão e ao futuro de seus atuais modelos de negócios. O setor bancário tem a oportunidade única em uma geração de transformar modelos de negócios antigos em modelos mais competitivos e mais resilientes às turbulências econômicas. Ao integrar dados, análises, tecnologias avançadas, automação e uma força de trabalho qualificada, bancos e cooperativas de crédito podem se preparar para o futuro e ser ágeis em uma crise.”

Experiência do cliente: a ascensão do imediato

Então, o que exatamente o termo experiência do cliente, tão empregado por aí, quer dizer? E por que isso é crítico para o sucesso de uma organização? Em geral, a experiência do cliente é a impressão que os seus clientes têm de sua marca e soluções, à medida que interagem com você –– em todos os estágios da jornada de compra, desde a primeira visualização de um anúncio ou consumo de seu conteúdo até a compra, integração e renovações. A experiência do cliente é importante em tudo o que consumimos –– pense em como você se sente em relação ao seu supermercado, smartphone, produtos para o cabelo ou programa de exercícios favoritos (a BodyTech é, na verdade, um tipo de culto?). Agora pense em como você se sente em relação aos seus aplicativos bancários, seus cartões de crédito, a financeira de sua hipoteca, seu último pedido de financiamento de automóveis. Essas transações financeiras diárias são memoráveis (no bom sentido)? Sente que enxergam você? Sente que as suas necessidades estão sendo atendidas de forma personalizada?

Os consumidores querem respostas imediatas e ofertas personalizadas com suas experiências de crédito/bancárias, com muito menos espera e burocracia. Com o rápido aumento de inovações bancárias e tecnologia financeira exclusivamente digitais, como comprar agora e pagar depois (BNPL) e aplicativos de financiamento incorporados, fornecer algo que não seja uma experiência impactante para o cliente significa menos clientes recorrentes e uma diminuição no valor da marca.

A Accenture diz que 5% da receita dos bancos tradicionais está em risco, pois milhões de consumidores são atraídos pela transparência, ofertas sob medida de fintechs e neobancos. Uma pesquisa de 2020 com líderes de marketing de cooperativas de crédito/bancárias descobriu que as abordagens personalizadas são as mais eficazes para engajar as pessoas e aumentar o share-of-wallet –– ou seja, a presença delas na empresa. No entanto, 44% dessas mesmas organizações enviam apenas alguns e-mails de marketing direcionados por ano. Por quê? “Insights de dados limitados tornam difícil entender de fato um consumidor e o que ele precisa no momento.”

Dados + tecnologia de decisão alimentada por IA = clientes mais satisfeitos

O que sua tecnologia de decisão de risco tem a ver com a experiência do cliente? Em uma palavra… tudo. Enquanto algumas instituições financeiras ainda estão usando ambientes isolados e fornecedores distintos para dados, fluxos de trabalho de tomada de decisão, modelos analíticos e insights comerciais, as organizações mais ágeis e adaptáveis estão buscando plataformas unificadas e completas para decisão de risco. Uma solução que integra dados em tempo real, análises avançadas, inteligência artificial e aprendizagem de máquina (IA/ML) e automação de decisões acelera a transformação digital para uma experiência mais voltada para o cliente. Com uma solução unificada, você pode:

  • Tomar decisões mais inteligentes e precisas
  • Reduzir o ciclo de vida de desenvolvimento de produtos e levar novos produtos/ofertas ao mercado mais rapidamente
  • Ver dados em tempo real para tomada de decisão e desempenho para descobrir insights de negócios acionáveis
  • Criar experiências de usuário simplificadas ao longo do ciclo de vida do cliente
  • Escalar e expandir seus negócios para responder as tendências do mercado e demandas dos consumidores (com menos dores de crescimento para seus clientes leais ao longo do caminho)
  • Democratizar o acesso a dados para visões mais holísticas de seus clientes
  • Otimizar preços e ofertas de produtos
  • Expandir seu relacionamento com os clientes com ofertas personalizadas de maximização e vendas cruzadas

A McKinsey não se conteve: “O insight preditivo do cliente é o futuro.” O artigo “Future of CX” sobre previsões afirma que “quem está de olho no futuro está aumentando seus recursos de dados e capacidades analíticas e aproveitando os insights preditivos para se conectar mais com os seus clientes, antecipar comportamentos e identificar problemas e oportunidades de experiência do cliente em tempo real”. Embora as equipes de sucesso do cliente e as pesquisas de feedback sempre tenham um lugar na compreensão da experiência do consumidor, está claro que dados reais e acionáveis que podem ser analisados em tempo real são um divisor de águas.

Mas acessar, integrar e analisar dados não é o único desafio enfrentado pelas instituições financeiras que desejam uma experiência melhor para os seus clientes. No cenário ultracompetitivo atual, fazer isso rapidamente é fundamental. De acordo com a publicação The Financial Brand, “A velocidade é uma arma competitiva. A capacidade de ver tendências de mercado, ajustar estratégias, inovar, criar soluções, tomar decisões táticas e implantar recursos rapidamente oferece uma vantagem comercial… Bancos e cooperativas de crédito não podem mais responder a oportunidades e desafios com um cronograma bancário antigo.” Mas ser capaz de adaptar suas ofertas e migrar rapidamente para novos produtos ou estratégias é quase im

O que procurar em uma solução unificada

Se você sente o peso em seus ombros por ter de escolher mais um parceiro tecnológico, não se preocupe. Analisamos alguns fatores críticos que devem ser considerados ao avaliar as plataformas de decisão.

  • Gerenciamento no-code: você pode integrar sistemas, alterar processos e lançar novos produtos facilmente, sem grande dependência de sua equipe de TI e/ou de seus fornecedores de tecnologia? Sua equipe está capacitada com uma interface de usuário low/no-code (veja só, a experiência do cliente é importante em absolutamente tudo!) que pode oferecer a você integrações de dados e funcionalidade de arrastar e soltar?
  • Dados conectados: você tem acesso fácil a dados históricos e em tempo real, incluindo fontes de dados alternativos? Você pode centralizar suas fontes de dados –– e dar adeus aos silos –– para que os usuários possam gerenciar com mais eficiência vários conjuntos de dados ao longo do ciclo de vida do crédito e tomar decisões mais inteligentes?
  • Controle centralizado em todo o ciclo de vida: você consegue reunir dados e decisões para gerenciar melhor as decisões de identidade, fraude e crédito em todo o ciclo de vida do cliente? Você conecta eficazmente todos os sistemas para entender as necessidades do cliente e personalizar as experiências do usuário em sua totalidade? Quando os consumidores esperam experiências perfeitas, com serviços financeiros personalizados e proteção contra fraudes, sua tecnologia é capaz disso?
  • Auto-otimização: o mecanismo de decisão fica mais preciso cada vez que as decisões são tomadas? Você consegue ver o desempenho de seus modelos de risco atuais e pode responder a essas mudanças de desempenho depois de detectá-las? Em vez de depender de pessoas ou sistemas individuais para descobrir oportunidades de melhorias, você é capaz de conectar todos os sistemas e alimentar um ciclo de feedback que continue otimizando suas decisões?
  • Capacidade de escalar: seus sistemas talvez estejam funcionando bem, por enquanto, mas à medida que o setor continua a crescer, e de forma cada vez mais competitiva… eles conseguirão se adaptar e escalar com você no futuro? Sua solução de decisão simplifica seu crescimento ou o inibe?

Uma solução unificada não apenas possibilita decisões mais precisas em toda a jornada do cliente, mas também oferece oportunidades de crescimento e inovação rapidamente. Em vez de esperar que os fornecedores façam alterações no fluxo de trabalho ou vasculhem conjuntos de dados isolados, você pode gastar mais tempo focando no que importa –– os seus clientes. Adapte-se às mudanças do mercado, diversifique para atender às necessidades de seu

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O desafio do algoritmo – usando IA para a tomada de decisões de risco

Escrito por Allison Karavos em . Postado em Blog. Nenhum comentário em O desafio do algoritmo – usando IA para a tomada de decisões de risco

O desafio do algoritmo – usando IA para a tomada de decisões de risco

Como implementar algoritmos avançados de IA para melhorias em todo o ciclo de vida da modelagem

Por: Giampaolo Levorato, Cientista de Dados Sênior, Provenir

Todos nós já ouvimos o termo Big Data, e o mundo dos serviços financeiros não é a exceção. Big data refere-se a conjuntos grandes, estruturados e não estruturados de informações que crescem a taxas cada vez maiores. Os dados orientam as principais decisões tomadas por fintechs e organizações de serviços financeiros – desde ajudar a determinar a identidade e aprovar um empréstimo de carro ou uma hipoteca até otimizar preços e decidir quando fazer upsell para um cliente atual.

O aumento no volume, variedade e velocidade dos dados levou as instituições financeiras a usar algoritmos avançados de aprendizagem automática para tomar decisões mais inteligentes e rápidas. Mas o uso da IA não está isento de desafios. Pode haver vários obstáculos para a implantação bem-sucedida, incluindo escolher os algoritmos certos, interpretar e explicar modelos complexos, implantar os modelos, garantir que a infra-estrutura seja suficiente e gerenciar o viés.

Desafios da IA
  1. Escolhendo o algoritmo certo: nem todos os algoritmos funcionam igualmente bem no mesmo conjunto de dados. Dependendo da natureza dos dados, as organizações devem ser capazes de escolher e configurar o melhor algoritmo para ajustar seus dados.
  2. Complexidade, interpretabilidade e explicabilidade do modelo: a complexidade dos algoritmos de IA pode torná-los “caixas pretas” no sentido de que muitas vezes nem mesmo os desenvolvedores sabem por que e como os algoritmos tomam as decisões que tomam.
  3. Implantação do modelo: implantar um modelo em produção requer coordenação entre cientistas de dados, desenvolvedores de software e usuários de negócios, representando um desafio em relação às diferentes linguagens de programação e abordagens que precisam ser unificadas em uma solução.
  4. Requisitos de infra-estrutura: muitas organizações não possuem a infra-estrutura necessária para modelagem e reutilização de dados. Ser capazes de desenvolver e testar rapidamente diferentes ferramentas, em diferentes conjuntos de dados grandes, é essencial para produzir resultados mais precisos e gerenciáveis.
  5. Exclusão de prejuízo: muitos consumidores em todo o mundo permanecem “invisíveis ao crédito” ou desclassificados, o que significa que pouca ou nenhuma pontuação de crédito está disponível para eles.
Superando os obstáculos da IA

Qual é a melhor maneira de enfrentar esses desafios? As organizações de serviços financeiros devem fazer a transição dos tradicionais modelos lineares generalizados (GLM) para algoritmos de IA explicáveis para melhorar a velocidade e a precisão de suas decisões. De acordo com uma pesquisa recente realizada pela Pulse e Provenir, 69% das empresas planejam investir em decisões de crédito habilitadas por IA em 2022. Os algoritmos de IA também podem ajudar a identificar fraudes com mais facilidade e criar oportunidades para melhorar a experiência do cliente em todo o ciclo de vida.

Benefícios da IA
  • Otimização de algoritmos: escolha os algoritmos mais apropriados entre uma ampla variedade de opções, incluindo Árvores de Decisão de Gradient Boosting, Random Forest e Deep Neural Network, dependendo da natureza do conjunto de dados.
  • Interpretabilidade e Explicação: através da adoção cuidadosa dos métodos de explicação SHAP e LIME é possível explicar como e por que seu modelo fez uma previsão.
  • Facilidade de implantação: o uso de uma plataforma unificada permite uma implantação perfeita, permitindo que as empresas tomem ações rápidas e eficazes
  • Escalabilidade: reduza o tempo de desenvolvimento de meses para dias; treinando, testando, monitorando e gerenciando automaticamente seu modelo.
  • Diversos Dados: aproveitando dados tradicionais e alternativos, melhore a precisão do seu modelo, ao mesmo tempo em que gerencia o prejuízo e promove a inclusão financeira.

A mudança para algoritmos de IA tem vários benefícios – incluindo maior precisão, conformidade aprimorada e escalabilidade superior – todos com um tremendo impacto na estabilidade e no crescimento geral de seus negócios. O uso de algoritmos de IA significa modelos mais preditivos e precisos, resultando em lucros maiores, perdas reduzidas e avaliações de risco mais atualizadas. Depois de realizar pesquisas internas, a Provenir observou que os algoritmos de IA podem melhorar a precisão de um modelo em até 7%, enquanto o desenvolvimento e a implantação automatizados de modelos podem reduzir o tempo e o esforço em até 90%. Essa automação garante maior velocidade de lançamento no mercado com modelos mais precisos e a capacidade de responder rapidamente às necessidades do consumidor e às tendências do mercado, para uma escalabilidade real. E os efeitos disso vão além de um negócio individual quando você considera as implicações de maior alcance na economia como um todo – o Wall Street Journal previu um aumento de 14% no PIB global até 2030 graças aos avanços da IA.

Mais legislação está agora em jogo que exige total explicabilidade dos modelos. Os modelos totalmente interpretáveis e explicáveis atendem a esses requisitos, demonstrando claramente como e por que os modelos tomam as decisões que tomam. Além da conformidade, a governança do modelo pode ser incrivelmente difícil com ambientes tradicionalmente isolados. Ambientes separados para coleta de dados, desenvolvimento de modelos, implantação e monitoramento exigem uma quantidade imensa de tempo e recursos para serem integrados. Com um ambiente coeso e tudo-em-um, você elimina esse tempo e esforço de integração, permitindo resultados ao vivo em tempo real e ajudando a reduzir o erro humano de processos manuais.

O valor de uma plataforma unificada

Além dos ambientes isolados de coleta de dados, o desenvolvimento de modelos, a implantação e monitoramento, os modelos também são freqüentemente construídos separadamente dos mecanismos de decisão e a movimentação desnecessária de dados entre eles aumenta o tempo, o esforço e a probabilidade de erros. Com uma plataforma unificada que incorpora dados, IA e decisão, os modelos são construídos e implementados na mesma plataforma, garantindo a integração perfeita de dados e modelos, eliminando atrasos de recodificação e garantindo o máximo desempenho de seus modelos. Na experiência da Provenir, os modelos implementados em uma plataforma unificada podem economizar até 30% do tempo e esforço total de um projeto de modelagem.

Mas o que torna a IA tão poderosa e capaz? É tudo sobre os dados. Quanto mais dados seus modelos de IA tiverem, melhor será o desempenho de seus algoritmos avançados. Uma plataforma independente de dados que possa integrar e enriquecer seus conjuntos de dados existentes com qualquer outro tipo de conjunto de dados (ou seja, várias formas de dados alternativos) é fundamental. Essa integração perfeita com uma ampla variedade de fontes de dados ajuda a incentivar a inclusão financeira, gerenciar o prejuízo e melhorar o poder preditivo de seus modelos. E não é um negócio único – o verdadeiro valor vem da melhoria contínua que acontece quando você reúne dados, IA e tomada de decisões. O monitoramento do modelo e um ciclo de feedback constante ajudam você a ajustar suas decisões para uma otimização contínua.

Ser capaz de aumentar seu poder preditivo e tomar decisões mais precisas tem impactos em todo o ciclo de vida do cliente. Painéis e relatórios em tempo real ajudam você a se manter atualizado sobre as mudanças com seus clientes, seu portfólio e todos os seus modelos – permitindo que você gere automaticamente modelos preditivos atualizados, com tudo disponível para monitoramento ao vivo. Isso ajuda a possibilitar melhores relacionamentos com seus clientes, aumenta sua agilidade na resposta às necessidades do mercado e prevê melhor (e previne!) fraudes e perdas.

De acordo com The Economist, 86% dos executivos de serviços financeiros planejam aumentar seus investimentos em IA – mas a maioria dos projetos de IA nunca superam o estágio de conceito/planejamento. Apesar de parecer assustador mudar de modelos lineares para modelos avançados de IA, é possível implementar a IA e ver resultados em menos de 60 dias. Confira nosso guia de truques para nivelar sua tomada de decisões de risco com IA.

Como ir além do hype da IA

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