Desde 2022, o Jeitto vinha realizando uma série de aperfeiçoamentos em sua plataforma, buscando oferecer aos seus clientes uma experiência ainda melhor. Iniciaram a busca por uma solução que pudesse dar ainda mais agilidade no gerenciamento e ajuste das suas estratégias de crédito, que é um dos principais ativos junto à sua base de clientes. Além disso, a solução também deveria ser capaz de viabilizar decisões de crédito ao consumidor personalizadas para cada parceiro comercial diferente.

O Jeitto queria uma solução que pudesse aumentar a capacidade de concessão de crédito e controle dos fatores de risco à operação, promover maior agilidade para lidar com mudanças do perfil do mercado-alvo e permitir integrações mais rápidas e simplificadas.

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As Ontario’s largest credit union, and the second largest in Canada, Meridian has a reputation for leading innovation in the country’s financial services industry. When it came time to redesign their processes in consumer lending, they looked at the end-to-end consumer lending journey – from prospect shopping to loan servicing– with a single focus on enhancing the digital experience for their customers.

People have become accustomed to the increasing volume of digital transactions and expect their financial institutions to provide an “Amazon” type of experience – complete with instant credit decisions. Meridian saw this as an opportunity to advance automation and analytical capabilities in tandem with an end-to-end redesign that would make it simpler to adjust risk parameters without complex builds. The challenge in providing a seamless digital and in-person experience was preserving the tenured knowledge of the company’s credit adjudication team members, many of whom have been with the company for more than 25 years.

“Lending really is a combination of art and science,” says Allison Van Rooijen, Vice President, Consumer Credit at Meridian. “We have the most incredible credit adjudication team in the country, and talent like that is hard to find. Our goal, as much as possible, was to codify the very human ‘art’ of what they do and repeat it in a more automated way that recognizes and preserves the contribution of those who laid the framework.”

It was a considerable undertaking, given Meridian’s product suite and project scope, and there were no snap decisions. Internal stakeholders engaged in a rigorous RFP process to identify a risk decisioning platform that would meet Meridian’s needs – both now and into the future. In the end, they selected Provenir, a leader in AI-powered risk decisioning software.

“We chose Provenir because of the flexibility and ease of use, combined with the architecture to manage the platform on an ongoing basis and continually add new data sources,” says Van Rooijen. “At present, we’re at that midpoint between legacy processes and future customer expectations. Provenir is allowing us to do that while retaining the knowledge that sets us apart.”

The Meridian-Provenir partnership kicked off in the spring of 2020 to align with the launch of the first product in Meridian’s loan origination system (LOS), a platform designed to handle everything from loan applications and fulfillment to pricing and eligibility. The value of the new decision engines was soon apparent in the ability to make decisions faster and mitigate potential risks, using accurate and real time data.

“The Provenir team understood what we were trying to do,” says Van Rooijen. “Instead of telling us about their solution, they listened to where we wanted to go, dug deep in, and showed us how to get there.”

In the old days, adjudicators might sit in a credit pit surrounded by a group of coworkers and bounce ideas off each other. At the mention of certain deal scenarios, someone in the group would know where to go or who to call to get the information required to make a decision.

Despite the complexity in consumer underwriting, and the complications of COVID, Provenir was able to improve on the insider knowledge approach by providing Meridian with a responsive decisioning tool that configures quickly and adjusts without significant builds and lag times. “That was one of the big things for us and why we went with Provenir,” says Van Rooijen, “We didn’t want to have to build a new cycle every time we needed to change a rule.”

In addition to managing risks more effectively, Meridian now has greater agility to make more informed decisions quickly, improving the member experience throughout the process. The goal, according to Van Rooijen, was to automate as much as possible and then allow Meridian’s adjudicators to focus on the more unique deals – the cases that require a special touch because there is more potential risk.

One of the foundational components of building the organization’s new models was to leverage machine learning to uncover patterns that were second nature to the adjudication team – in some cases patterns that the adjudicators could not identify themselves. This output and optimization of rules brings greater consistency between adjudicators, regardless of whether a customer goes into a branch or interacts digitally. The Provenir platform made it easy to leverage the machine learning output to rewrite a loan or mortgage sample to see what would have happened by tweaking a rule.

“We look at credit differently at Meridian, and our portfolio strength demonstrates we do it really well,” says Van Rooijen. “That’s why it was so important to codify and preserve that special approach to our lending in a way that endures in a scalable end-to-end system.”

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With successful operations in the UK, Ireland, Australia and New Zealand, humm decided to expand its purchase financing offerings into Canada. To launch this start-up business, they were looking for a proven system that was fully configurable to meet their business needs as they grew and evolved their offers.

They wanted a system that is user-friendly and easy to modify to credit, risk and fraud elements specific to the Canadian market.

They had a very short timeline to launch into this new market so speed of implementation was critical. The ability to quickly integrate to external data sources in Canada such as the credit bureau was also a key requirement.

humm evaluated their existing decisioning systems as well as other vendor offerings and selected Provenir for several reasons, including ease of configuration and how easy it is to build integrations to third-party data sources. Provenir is integrated as part of their automated customer onboarding and credit limit assessment processes. In addition to internal data sources, humm orchestrates data from TransUnion, LexisNexis, Flinks, and GBG via Provenir to gain a holistic view of applicants’ financial health.

With Provenir, humm can make quick and accurate decisions, delivering near instant decisioning for customers. It has allowed a more streamlined process for humm, reducing manual efforts and providing valuable insights to optimize humm’s lending strategies.

This agility puts humm at the forefront of digital lending Canada.

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The MTN Group is a pan-African mobile and telecommunications operator, and the continent’s largest mobile operator, offering voice, data, and digital services to more than 292 million customers in 19 countries. It is estimated to be the eighth largest wireless provider globally. MTN South Africa’s Online channel manages the digital journey for current and new customers in the country.

Prior to working with TransUnion and Provenir, MTN Online did not have an integrated credit vetting and digital onboarding approach, causing friction throughout the customer journey. They utilized a bespoke decision engine resulting in a low percentage of new applicants converting through to device and sim card activation.

To apply for MTN services, customers complete an online application form. In the past, new applicants were subjected to an extensive vetting process and some customers who completed the lengthy process then had their applications manually reviewed by MTN agents. If an applicant was not approved in the initial review process, they were added to a second queue to be called back for fraud and credit checks. Drop-offs were high and despite the competitive bundling of service options, lengthy engagement and activation processes were impacting conversions.

MTN wanted to improve the customer onboarding experience, automate their credit-risk decisioning processes, increase approval rates and conversions, and simultaneously mitigate business risk. To meet MTN’s needs, TransUnion engaged Provenir, a Strategic Distribution Alliance Partner for decisioning and a global leader in AI-powered risk decisioning and data analytics software.

TransUnion examined MTN’s critical business issues across various departments and proposed a roadmap of improvements with a path to implement industry-leading credit vetting, fraud prevention and decisioning practices. Working deftly to earn MTN Online’s trust, TransUnion and Provenir mapped out MTN’s ideal customer journey. This process leveraged TransUnion’s intellectual property from customer journey mapping and provided insight to credit-risk decision management best practices including business rules design. TransUnion also oversaw the program management, while Provenir provided their industry-leading decisioning platform and data marketplace to implement the recommendations. Starting with an online-only focus, MTN implemented the following solutions:

MTN Online was granted access to the TransUnion test environment early in the process to reduce dependencies on their IT team, and together mapped joint services to MTN Online capabilities and requirements. Twelve months after implementing the new decisioning processes, MTN Online saw the following results across key performance indicators:

Through close collaboration with an industry-leading partnership, MTN was able to implement a decisioning strategy that streamlined revenue-driving processes and enhanced the customer journey. By utilizing Provenir’s open decisioning platform and TransUnion’s actionable data insights, they have automated the pre-approval process, approved more customers, and increased lead-to-sale conversions – holistically elevating their credit risk management capabilities without experiencing an increase in digital fraud compared to levels before implementing the solution.         

Since going live, TransUnion, Provenir, and MTN Online teams meet for continued ongoing performance reviews and recommended enhancements.

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NewDay, a financial services company specialising in providing credit products to consumers in the United Kingdom, faced a critical challenge with its existing credit risk decisioning system. The system was scheduled for decommissioning, was proving costly in terms of release times and updates and was expensive and time-consuming to update, particularly for anything beyond configurable items in the studio tool. By finding a more cost-effective solution, NewDay sought to streamline its processes and allocate resources more efficiently. They also sought to remove the reliance on third-party software supplier resources for more complex changes and integrations.

NewDay wanted a solution that would allow them to incorporate new data items and make changes as needed easily. They sought to adapt quickly to market dynamics and customer demands by gaining more ownership over these changes through self-sufficiency.

They desired a solution that could handle both real-time applications with quick processing times and significant volumes of batched decisions within a finite time window. Additionally, they sought a faster delivery cycle by moving releases into test and production independently and conducting large-volume tests within shorter time windows.

NewDay rebuilt their entire acquisition tech stack and determined that Provenir’s flexible AI-powered credit risk decisioning platform addressed all their Decision Engine requirements. The implementation of Provenir’s solution led to significant improvements:

Re-architecting the entire acquisition platform and the decision to work with Provenir as part of the solution helped NewDay to build a competitive advantage. They were able to respond quickly to market pressures, demonstrating agility in adapting to changing customer needs and industry trends.

NewDay plans to expand the use of Provenir’s solution across its entire decisioning lifecycle and explore new technologies and offerings under the “NewTech” initiative, a modern, cloud-based Consumer Credit platform powering NewDay and its clients.

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Na busca da expansão de seus negócios, a Flexiplan implementou a Plataforma de Decisões de Risco da Provenir para atender a todas as suas necessidades relativas a decisões sobre risco de crédito, incluindo aprovação em tempo real de empréstimos, automação de processo e integração fácil com API. Com processos mais eficientes de tomada de decisões, a Flexiplan pode gerenciar riscos de forma mais eficaz, oferecendo agilidade para responder a seus clientes através de sua plataforma digital e ponto de venda e, ao mesmo tempo, orientando o crescimento dos negócios. Com sede em El Salvador, a Flexiplan planeja se expandir para diversos países na América Central e no Caribe e, como uma empresa global, a Provenir está bem posicionada para apoiar esta visão.

A Provenir atua como o front end para o processo de aprovação de crédito da Flexiplan. Ela define os passos a seguir para tomar uma boa decisão de crédito de maneira eficiente. Com os insights em tempo real oferecidos pela plataforma da Provenir, a Flexiplan espera aprovar até 60 empréstimos no tempo que, anteriormente, levaria para aprovar um e atingir um crescimento de 40% em seus negócios. Segundo Gutiérrez, “a Provenir é muito versátil, pois nos permite adaptar fluidamente nosso comportamento de negócio ao que o mercado exige e estamos considerando o uso de dados alternativos no futuro para melhorar ainda mais o processo de aprovação”.

Gabriela Herrera, Executiva de Vendas Sênior da Provenir Latin America, disse: “Foi um prazer contribuir para a jornada de digitalização da Flexiplan e o crescimento contínuo com o processo de decisão de risco em tempo real da Provenir, permitindo aprovações de empréstimos em milissegundos. O segmento de nicho de motocicletas experimentou um crescimento regional nos últimos meses, e a Flexiplan está bem posicionada para aproveitá-lo e ter sucesso em El Salvador e além. A plataforma flexível da Provenir, que pode ser perfeitamente adaptada a diversos mercados, será uma grande aliada da Flexiplan à medida que expande seus negócios.”

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Com o Provenir instalado, o processamento de aprovação manual existente que levava de 30 a 60 minutos agora é concluído em menos de um minuto. “Sem essa velocidade, é impossível crescer. Este é o primeiro passo para oferecer melhores recursos digitais para pequenas empresas”, disse Ilker Arslan, Diretor de Business Analytics. “Agora temos um sistema robusto de gestão de riscos que também nos permitiu criar um processo de alerta antecipado para que possamos rastrear nosso portfólio diariamente, algo que era impossível de fazer manualmente.”

A equipe de Serviços Profissionais da Provenir ajudou Doruk Faktoring a entrar em operação rapidamente. “Estou acostumado a projetos de TI que levam muito mais tempo para serem implementados, então tive minhas dúvidas quando a Provenir apresentou um cronograma de três meses”, disse Arslan. “Toda a equipe da Provenir foi muito experiente e solidária. Na verdade, fomos ao vivo ainda mais cedo. Minha equipe é muito autossuficiente agora, graças ao treinamento fornecido pela Provenir. Eles também são muito rápidos em responder quando temos dúvidas.”

Com decisões automatizadas, a esfera de competição se expande. “Com essa digitalização, agora podemos competir com os bancos. Quando uma pequena PME vai a um banco para obter crédito, o processo da linha de crédito pode demorar semanas. Mas com nosso serviço digital rápido e de qualidade, podemos finalizar uma solicitação em poucos minutos e pagar o cliente no mesmo dia”, acrescentou Arslan.

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Em menos de seis meses, o Resurs Bank configurou e implantou uma nova solução de decisão de crédito digital na Dinamarca, incluindo integração com a plataforma de e-commerce, Experian e Bisnode. A Provenir está agora automatizando a pontuação e decisão de crédito para dois parceiros varejistas dinamarqueses iniciais. “Estamos muito satisfeitos com a rapidez com que a Provenir pode executar uma decisão”, diz Johan Ljungström, gerente de programa do banco. Além disso, o departamento de crédito agora pode fazer alterações em seus modelos de risco SAS e reimplantá-los dentro do processo de decisão automatizado sem qualquer assistência de TI.

O Resurs Bank está planejando lançar a nova solução para o resto de seus mercados, incluindo Suécia, Noruega e Finlândia, a partir de outono de 2016. Com o tempo, o banco poderá usar a solução para melhorar o direcionamento de pré-seleção de clientes através do uso mais eficaz de dados internos. Aliás, o Resurs Bank reduzirá ainda mais os custos e entrará em novos mercados mais rapidamente com uma plataforma única para a tomada de decisão de crédito em todos os seus negócios.

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Após o Covid e um cenário político em constante mudança nos EUA, muitos detentores de empréstimos estudantis estavam incertos sobre seu futuro e a dívida de empréstimos estudantis que carregavam. A SoFi queria ajudar o maior número possível de clientes qualificados, oferecendo a oportunidade de refinanciar a taxas que estão/estavam em mínimos históricos, garantindo ao mesmo tempo que eles fossem totalmente informados sobre todas as opções disponíveis para eles, dependendo dos tipos de empréstimos que possuíam.

O objetivo do projeto era alavancar a mais avançada tecnologia low code/no code e processos ágeis para aumentar a taxa de aprovação da SoFi e refinanciar o maior número possível de empréstimos. Era fundamental que a equipe cumprisse o prazo de 1º de agosto para garantir que pudesse ser implementado em todo o país antes do início do período letivo.

A SoFi avaliou o projeto juntamente com seu esforço anterior de DevOps com seu pedido de empréstimo universitário na escola. Como resultado da criação de uma nova automação e do aproveitamento de processos habilitados pela tecnologia low code/no code por meio da plataforma Provenir Decisioning, a SoFi conseguiu concluir o projeto e entrar em operação em um prazo mais curto (dentro de 10 semanas) com uma equipe de desenvolvimento pequena, mas eficiente (representando uma redução nos recursos de desenvolvimento de 44 por cento) e a um custo que foi mais de 57 por cento menor que o custo de desenvolvimento de plataformas de aplicativos semelhantes.

A plataforma de refinanciamento de empréstimos estudantis da SoFi permite que os consumidores se inscrevam em minutos com uma melhoria de mais de 25% na velocidade de subscrição.

Além disso, um dos principais benefícios foi a simplificação do processo regulatório. A SoFi tem o requisito de solicitar aprovação em todos os 50 estados toda vez que uma política muda e garantir a conformidade com 50 conjuntos de regras e requisitos que regem termos e condições, como mínimos, taxas de juros e restrições de idade, etc. Usando a plataforma Provenir para projetar processos regulatórios ágeis, a SoFi conseguiu se adaptar rapidamente às atualizações de políticas e implementar as mudanças necessárias rapidamente, para conformidade e governança com as melhores práticas.

Uma área-chave para economia de custo e tempo foi no teste de aplicativos. Com a nova plataforma de refinanciamento de empréstimos estudantis, muitos dos testes foram automatizados para que milhares de scripts/transações de teste pudessem ser testados com o clique de um botão. A SoFi também descobriu que conseguiu racionalizar o número de cenários e parâmetros de teste para aproximar os cenários do mundo real. Isso permitiu que a equipe executasse 90% menos cenários de teste – de 4,5 milhões a 500.000 – e ainda entregasse a mesma qualidade de produto sem defeitos.

As eficiências resultantes do DevOps estão permitindo que a SoFi realoque os recursos de desenvolvedor recém-descobertos para se concentrar em outras iniciativas de tecnologia SoFi. Além disso, a nova abordagem DevOps de última geração está capacitando a equipe de desenvolvimento SoFi com uma nova mentalidade sobre o que pode ser realizado por meio da automação.

A equipe “se libertou” dessa instância de dívida técnica, trabalhando para construir e melhorar a infraestrutura de desenvolvimento enquanto cria o produto. Como resultado, a SoFi agora disseminou esses aprendizados em toda a organização para ajudar a espalhar essas práticas recomendadas low code/no code para a equipe de desenvolvimento de aplicativos mais ampla para adotar essa nova maneira de pensar e impulsionar a eficiência de desenvolvimento de aplicativos em toda a organização.

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