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Além dos Scores de Crédito Tradicionais: Como os Dados Alternativos estão Revolucionando a Inclusão Financeira

Escrito por Lucas Pagliosa em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Além dos Scores de Crédito Tradicionais: Como os Dados Alternativos estão Revolucionando a Inclusão Financeira

Além dos Scores de Crédito Tradicionais:
Como os Dados Alternativos estão Revolucionando a Inclusão Financeira

No setor de serviços financeiros, a questão não é se você consegue emprestar de forma responsável, mas sim se consegue identificar clientes creditáveis que os métodos tradicionais não detectam. Para milhões de potenciais tomadores de empréstimo em todo o mundo, históricos de crédito incompletos ou a completa ausência nos bureaus de crédito tradicionais criam uma barreira intransponível para o acesso a serviços financeiros. A análise de crédito baseada em dados alternativos, impulsionada por inteligência artificial, está mudando essa realidade, um dado de cada vez.

O Mercado Oculto dos Invisíveis para o Crédito

Quase 35 milhões de brasileiros são “invisíveis para o crédito”, ou seja, não possuem histórico de crédito em agências de crédito nacionais. Globalmente, esse número sobe para mais de 1,7 bilhão de adultos que permanecem sem conta bancária ou com acesso limitado a serviços bancários. Esses não são necessariamente tomadores de empréstimo de alto risco; eles são simplesmente invisíveis para os métodos tradicionais de pontuação, que dependem fortemente dos dados dos bureaus de crédito.

Isso representa tanto um enorme mercado inexplorado quanto uma profunda oportunidade para a inclusão financeira. O desafio reside em avaliar a capacidade de crédito sem os marcadores tradicionais, e é exatamente aí que os dados alternativos se destacam.

A Vantagem da IA na Análise de Crédito Alternativa

A análise de crédito baseada em dados alternativos utiliza IA para examinar fontes de dados não tradicionais que revelam padrões de credibilidade invisíveis aos métodos convencionais de pontuação. Essas fontes de dados incluem:

  • Análise de fluxo de caixa, que avalia renda e padrões de gastos em tempo real, incluindo:

    • Históricos de pagamento de serviços de telecom e utilidades, que demonstram comportamento consistente de pagamento
    • Fluxos de renda da economia gig, que verificações tradicionais de emprego podem não capturar
    • Dados de transações via open banking, que fornecem uma visão abrangente da atividade financeira

  • Dados comportamentais e psicométricos

    incluindo padrões de uso de dispositivos móveis e avaliações psicométricas que indicam responsabilidade financeira

  • Análise de redes sociais

    capaz de identificar esquemas de fraude enquanto respeita a privacidade
Algoritmos de machine learning identificam padrões sutis – como pagamentos consistentes de serviços públicos combinados com uso estável de celular – que possuem forte correlação com a probabilidade de pagamento de empréstimos.
A IA combina esses diversos fluxos de dados para criar perfis de risco coerentes que a pontuação tradicional não consegue alcançar.

O Impacto no Mundo Real

Instituições financeiras que implementam estratégias de dados alternativos impulsionadas por IA relatam resultados significativos:

  • 15-54%

    Aumento do mercado endereçável em 15% a 40%, já que candidatos anteriormente “impossíveis de pontuar” se tornam viáveis

  • 60%

    Redução de até 60% nos processos de análise manual, através de decisões automatizadas

  • Inclusão

    mais responsável, com taxas de inadimplência permanecendo estáveis ou até melhorando em comparação aos métodos tradicionais
Para os tomadores de crédito, a análise baseada em dados alternativos significa acesso a crédito para educação, desenvolvimento de negócios e emergências financeiras que, de outra forma, permaneceriam fora de alcance.

O Desafio da Integração de Dados

Implementar com sucesso a análise de crédito baseada em dados alternativos exige uma síntese inteligente entre múltiplas fontes de dados. As abordagens mais eficazes combinam dados tradicionais de bureaus (quando disponíveis) com fontes alternativas para criar perfis de risco abrangentes.

A IA se destaca nesse desafio de integração. Diferentemente de sistemas baseados em regras, que enfrentam dificuldades com inconsistências de dados, modelos de machine learning podem atribuir pesos dinâmicos a diferentes fontes conforme seu valor preditivo para segmentos específicos de clientes.
Um recém-formado com histórico de crédito limitado, mas com credenciais educacionais fortes e padrões consistentes de pagamentos digitais, pode receber uma avaliação favorável – algo que a pontuação tradicional deixaria passar.

Mercados Emergentes: O Campo de Testes Definitivo

A análise de crédito baseada em dados alternativos encontra suas aplicações mais marcantes em mercados emergentes, onde a infraestrutura tradicional de crédito ainda está subdesenvolvida. Nesses ambientes, modelos de IA podem analisar:
  • Padrões de transações de dinheiro móvel, indicando estabilidade de fluxo de caixa
  • Dados agrícolas, no caso de agricultores que buscam crédito sazonal
  • Taxas de conclusão educacional e certificações profissionais
  • Envolvimento comunitário e indicadores de reputação local
Instituições financeiras que operam nesses mercados relatam que modelos de dados alternativos impulsionados por IA frequentemente superam as pontuações tradicionais, mesmo quando ambas estão disponíveis – porque capturam padrões comportamentais mais sutis e em tempo real.

Considerações Regulatórias e IA Ética

À medida que a adoção de dados alternativos acelera, os frameworks regulatórios estão evoluindo para tratar preocupações relacionadas a empréstimos justos (fair lending). Os dados alternativos devem promover, e não prejudicar, os objetivos de inclusão financeira. Isso exige:

  • Governança de modelos transparente

    capaz de explicar claramente os fatores envolvidos nas decisões

  • Monitoramento de vieses

    para evitar resultados discriminatórios

  • Conformidade com privacidade de dados

    respeitando os direitos dos consumidores sobre suas informações

  • Validação contínua de modelos

    para garantir precisão preditiva entre diferentes grupos demográficos

O Caminho para a Implementação Estratégica

Para instituições financeiras que consideram adotar análise de crédito baseada em dados alternativos, as abordagens mais bem-sucedidas seguem um progresso estruturado:
  • Iniciar com parcerias de dados
    que forneçam fontes de dados alternativos confiáveis e compatíveis com regulações
  • Realizar pilotos com segmentos específicos onde a pontuação tradicional demonstra limitações
  • 3. Implementar governança robusta de modelos desde o início garantindo conformidade regulatória
  • Escalar gradualmente monitorando resultados entre diferentes grupos de clientes
  • Aprimorar continuamente as fontes de dados e o desempenho dos modelos com base nos resultados

Olhando para Frente: O Futuro do Crédito Inclusivo

A análise de crédito baseada em dados alternativos representa uma mudança fundamental em direção a avaliações de risco mais inclusivas e precisas. À medida que as capacidades de IA continuam avançando e as fontes de dados se tornam mais ricas, podemos esperar abordagens ainda mais sofisticadas que combinem dados tradicionais e alternativos de forma integrada.

As instituições que dominarem essa integração:

  • Ampliarão seus mercados endereçáveis
  • Criarão vantagens competitivas em aquisição de clientes
  • Melhorarão gestão de risco
  • Reforçarão a conformidade regulatória

Mais importante ainda, contribuirão para um sistema financeiro mais inclusivo, capaz de atender de forma eficaz populações historicamente mal atendidas.

O futuro do crédito combina métodos tradicionais com insights impulsionados por IA, revelando a credibilidade financeira em todas as suas formas. Para milhões de consumidores invisíveis ao crédito ao redor do mundo, esse futuro não chega cedo demais.

Pronto para moldar o futuro das suas decisões com IA?

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A Fraude que Destrói a Lucratividade: O impacto oculto da fraude nas margens das Telcos

Escrito por Jason Abbott em . Postado em Blog. Nenhum comentário em A Fraude que Destrói a Lucratividade: O impacto oculto da fraude nas margens das Telcos

A Fraude que Destrói a Lucratividade: O impacto oculto da fraude nas margens das Telcos

No altamente competitivo setor de telecomunicações, a busca incessante por novos assinantes e o apelo de dispositivos de última geração muitas vezes ofuscam uma ameaça silenciosa, porém devastadora: a fraude na solicitação. Embora os smartphones modernos, com seus preços elevados, recebam atenção da mídia e do consumidor, a verdadeira lucratividade de longo prazo para as operadoras está principalmente na receita recorrente gerada por planos SIM e assinaturas mensais – e não apenas na venda inicial do dispositivo. Entretanto, quando ocorre fraude na aplicação, o impacto financeiro pode ser catastrófico. Cada conta fraudulenta pode facilmente resultar em perdas de milhares de reais, geralmente relacionadas ao custo não recuperado de dispositivos de alto valor, muitos dos quais ultrapassam R$ 7.000,00 por unidade. Para grandes operadoras, com o enorme volume de transações e a demanda constante por aparelhos cada vez mais caros, essas perdas individuais rapidamente se acumulam, chegando a milhões – ou até centenas de milhões – anualmente. 

Globalmente, a escala desse problema é impressionante. A Communications Fraud Control Association (CFCA) reportou perdas estimadas em US$ 38,95 bilhões devido a fraudes em telecomunicações em 2023. Isso representa um aumento significativo de 12% desde 2021 e corresponde a 2,5% da receita global do setor. Uma parcela substancial disso – somente a fraude de assinatura (aplicação) – atingiu US$ 5,46 bilhões em 2023, afetando diretamente os resultados e exigindo uma mudança fundamental na forma como as Telcos abordam o risco. 

A percepção de que a venda de dispositivos é o principal motor de lucro é um equívoco perigoso. Os aparelhos são frequentemente subsidiados para atrair clientes, enquanto as margens reais e a receita sustentada vêm das cobranças mensais por chamadas, dados e serviços de valor agregado. Um cliente que cancela – ou pior, um fraudador – corrói diretamente esses lucros fundamentais. Isso faz de cada SIM ativado com sucesso um ativo de longo prazo, enquanto cada aplicação fraudulenta se torna uma enorme responsabilidade capaz de apagar o lucro de inúmeras vendas legítimas. 

O Cenário Evolutivo da Fraude: Autofraudadores e Roubo de Identidade

O ambiente de ameaças para as Telcos está se tornando cada vez mais sofisticado. Dois tipos particularmente insidiosos de fraude estão em ascensão:

  • Autofraude

    Ocorre quando um cliente aparentemente legítimo fornece informações falsas ou manipula sua identidade para obter serviços ou dispositivos sem intenção de pagar. Não se trata de criminosos externos, mas sim de indivíduos explorando vulnerabilidades do sistema, muitas vezes motivados por dificuldades financeiras ou pela percepção de que não haverá consequências. Exemplos incluem declarar falsamente que um aparelho foi perdido ou roubado para acionar o seguro ou assinar vários contratos sem intenção de cumprir. Dados recentes indicam um aumento preocupante desse tipo de fraude em vários setores do Reino Unido, incluindo telecomunicações, gerando perdas significativas com dispositivos não recuperados, contas não pagas e o custo administrativo de cobrança. Alguns relatórios sugerem que esse tipo já representa mais da metade de todos os incidentes registrados no país. 

  • Fraude de Identidade

    Envolve o uso de identidades roubadas ou sintéticas para abrir novas contas, assumir contas existentes ou realizar outras atividades ilícitas. Nas Telcos, muitas vezes se manifesta como fraude de assinatura, onde fraudadores usam dados pessoais roubados para adquirir dispositivos de alto valor e serviços sem intenção de pagar. O impacto vai desde perdas financeiras diretas a danos reputacionais e erosão da confiança do cliente. Alarmantemente, dados do setor indicam que 1 em cada 9 solicitações no setor de telecom é considerada fraudulenta, sendo a fraude de identidade um dos principais motores. O Reino Unido viu um aumento significativo, com a Cifas relatando alta de 87% em fraudes de identidade vinculadas a produtos móveis e um impressionante aumento de 1.055% em trocas de SIM não autorizadas. 

Tecnologia e Dispositivos de Alto Valor: Uma Faca de Dois Gumes

As mesmas inovações que impulsionam o crescimento do setor trazem novos desafios para a prevenção de fraudes: 

  • Dispositivos Caros como Alvos Principais

    A demanda constante pelos smartphones mais recentes e avançados, com preços de varejo que frequentemente ultrapassam R$ 7.000,00, os torna alvos incrivelmente atraentes para fraudadores. A aquisição desses dispositivos por meio de solicitações fraudulentas permite que os criminosos os revendam rapidamente com um lucro substancial, deixando para a operadora de telecomunicações o custo considerável. Esse incentivo financeiro direto alimenta uma parcela significativa do problema global de fraudes, contribuindo para os bilhões perdidos anualmente.

  • Processos Rápidos de Aplicação

    Para competir eficazmente e atender às expectativas dos clientes, as telcos simplificaram seus processos de solicitação, muitas vezes permitindo aprovações quase imediatas. Embora benéfica para clientes legítimos, essa velocidade pode inadvertidamente criar oportunidades para fraudadores que se aproveitam de identidades roubadas ou sintéticas antes que verificações robustas sejam concluídas.

  • Transformação Digital

    A transição para canais digitais no onboarding de clientes e na gestão de serviços, embora ofereça conveniência, também expõe as telcos a novas vulnerabilidades cibernéticas e técnicas sofisticadas de fraude. Os fraudadores estão utilizando inteligência artificial e ferramentas avançadas para criar identidades falsas convincentes e burlar os métodos tradicionais de detecção.

  • 5G e IoT

    A implementação do 5G e a proliferação de dispositivos IoT apresentam novas superfícies de ataque. Com bilhões de dispositivos conectados, o enorme volume de alvos potenciais e dados torna a detecção abrangente de fraudes mais complexa do que nunca. 

Esses fatores exigem uma abordagem proativa e adaptativa para a prevenção de fraudes em solicitações. Os métodos tradicionais e isolados de detecção de fraudes já não são suficientes contra um submundo criminoso cada vez mais ágil e tecnologicamente avançado.

Imperativos Estratégicos para Mitigar Fraudes em Telecom

Dada a natureza em constante evolução das fraudes e os significativos riscos financeiros envolvidos, as telcos precisam ir além da gestão reativa de fraudes e adotar uma abordagem mais estratégica e orientada por inteligência. As principais considerações para os líderes de telecomunicações que buscam proteger suas receitas e reputação incluem:

  • Visibilidade Holística de Riscos

    Dados fragmentados e departamentos isolados dentro de uma telco frequentemente criam pontos cegos que os fraudadores exploram. Uma solução verdadeiramente eficaz deve agregar dados de todo o ciclo de vida do cliente – desde a solicitação inicial até os padrões de uso contínuo – e integrá-los com fontes de dados externas. Essa visão unificada é essencial para entender tipologias complexas de fraude e tomar decisões informadas.

  • Inteligência Adaptativa, Não Regras Estáticas

    Os fraudadores estão constantemente inovando. Confiar exclusivamente em sistemas estáticos, baseados em regras, para detecção de fraudes é como lutar as batalhas de amanhã com as armas de ontem. As telcos precisam de modelos dinâmicos de IA e aprendizado de máquina que possam aprender continuamente com novos padrões, identificar ameaças emergentes e adaptar suas capacidades de detecção em tempo real. Isso inclui identificar anomalias comportamentais sutis que indicam autofraude.

  • Jornadas sem atrito com avaliação de risco em tempo real

    Na corrida pela aquisição de clientes, as telcos se esforçam para oferecer experiências de onboarding perfeitas. No entanto, isso não pode ocorrer às custas de uma segurança robusta. O desafio reside em utilizar dados em tempo real para fornecer uma abordagem sofisticada baseada em risco. Isso permite que as telcos ofereçam aos clientes legítimos jornadas tranquilas e sem atritos, ao mesmo tempo em que intensificam as medidas de segurança e escalam para uma análise mais profunda somente quando sinais de risco em tempo real são detectados. Esse equilíbrio inteligente minimiza o atrito desnecessário para bons clientes, preservando as taxas de conversão e, ao mesmo tempo, frustrando efetivamente os fraudadores.

  • Eficiência Operacional nas Investigações

    Quando uma atividade suspeita é detectada, uma investigação rápida e eficiente é fundamental. Isso requer ferramentas integradas de gerenciamento de casos que capacitem os analistas de fraude com perfis de clientes abrangentes, pontuações de risco detalhadas e fluxos de trabalho simplificados para acelerar a tomada de decisões e minimizar a sobrecarga operacional.

  • Monitoramento Proativo Pós-Onboarding

    A fraude não termina com a ativação. As operadoras de telecomunicações devem estabelecer capacidades de monitoramento contínuo para detectar atividades suspeitas após a solicitação, como padrões de uso incomuns, eventos de alto risco como alterações nos dados do cliente, riscos de apropriação de conta indicados por tentativas de login suspeitas ou troca de SIM, ou mudanças repentinas e atípicas de comportamento. Essa vigilância constante é crucial para identificar e mitigar ameaças em constante evolução ao longo do ciclo de vida do cliente.

Conclusão

Na constante batalha contra a fraude em solicitações, simplesmente vender mais pacotes de SIM não cobrirá os imensos custos de uma única conta fraudulenta, muito menos as perdas cumulativas de dispositivos de alto valor não recuperados, que podem custar milhões, ou até mesmo centenas de milhões, anualmente às grandes empresas de telecomunicações. Com as perdas globais com fraudes em telecomunicações estimadas em quase US$ 39 bilhões em 2023, e com 1 em cada 9 aplicativos considerados fraudulentos, a necessidade de soluções robustas e inteligentes é inegável. Os líderes de telecomunicações devem reconhecer que o investimento em prevenção avançada de fraudes não é mais um gasto discricionário, mas um imperativo estratégico crítico para proteger seus resultados financeiros e garantir seu crescimento futuro.

As principais plataformas oferecem detecção e prevenção abrangentes de fraudes, integrando uma ampla gama de fontes de dados, aplicando modelos avançados de aprendizado de máquina e permitindo a tomada de decisões em tempo real. Isso permite que a plataforma descubra anomalias nos dados da solicitação, monitore padrões de comportamento e identifique atividades suspeitas em vários tipos de fraude – incluindo autofraude, fraude de identidade, monitoramento pós-aplicação e triagem de eventos de alto risco. Com orquestração de dados robusta, um motor de decisão configurável, perfis detalhados de clientes e análises avançadas com insights visuais, essas plataformas permitem que as empresas tomem decisões bem fundamentadas e oportunas para reduzir efetivamente o risco de fraude. Elas também contam com sistemas de gerenciamento de casos totalmente integrados que otimizam os fluxos de trabalho de investigação e aumentam a eficiência operacional.

Para saber mais sobre como a Provenir ajuda Telcos a mitigar fraudes, entre em contato.

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Webinar: Menos Fricção, Mais Eficiência: Prevenção de Fraudes na Originação

Escrito por veeresh em . Postado em Webinars. Nenhum comentário em Webinar: Menos Fricção, Mais Eficiência: Prevenção de Fraudes na Originação

Menos Fricção, Mais Eficiência: Prevenção de Fraudes na Originação (on-demand)

O avanço das transações online e dos bancos digitais trouxe agilidade, mas também expôs novas vulnerabilidades. Vazamentos frequentes de dados alimentam fraudes de identidades sintéticas, enquanto criminosos usam técnicas sofisticadas – como bots com IA e engenharia social – para burlar sistemas. A falta de padrões de segurança uniformes entre instituições, aliada à baixa conscientização sobre fraudes e aos desafios regulatórios diante da rápida inovação, tornam o cenário ainda mais crítico.

Principais Tópicos:

Confira casos reais, tecnologias disruptivas e melhores práticas na detecção e prevenção de fraudes financeiras em aplicações.

  • Conheça as tendências de fraude, desafios, oportunidades, e como enfrentá-las;
  • Descubra como mitigar riscos com melhor orquestração de dados;
  • Aprenda a eliminar silos entre as equipes de fraude e risco de crédito, promovendo uma visão holística do cliente ao longo do ciclo de vida;
  • Equilibre experiência do cliente e prevenção de fraude com métodos dinâmicos e responsivos de aplicação e onboarding.

Painelistas

  • Bruno Cruz

    Bruno Cruz

    Telesign

    Diretor LATAM de Parcerias e Canais

  • Denis Lopes

    Denis Lopes

    Provenir

    Customer Success and Growth Manager

  • Ricardo Wodianer

    Ricardo Wodianer

    Provenir

    Customer Success and Growth Manager
Moderadora

Patricia Matheus

Patrícia Matheus

Provenir

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fraude blog

Autofraude: O Custo Oculto dos “Bons” Clientes

Escrito por veeresh em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Autofraude: O Custo Oculto dos “Bons” Clientes

BLOG

Autofraude:
O Custo Oculto dos “Bons” Clientes

Desmascarando o Risco com uma Abordagem Unificada

  • jason abbott headshot

    Jason Abbott 

Na incansável batalha contra fraudes, o nosso setor tradicionalmente tem focado fortemente em ataques de terceiros – os criminosos evidentes que tentam roubar identidades ou invadir contas. Embora esse foco seja crucial, ele pode obscurecer uma ameaça muito mais insidiosa e frequentemente subestimada: a autofraude (FPF, first party fraud).

A autofraude ocorre quando um cliente aparentemente legítimo manipula produtos ou serviços em benefício próprio. Diferente dos fraudadores externos, esses indivíduos frequentemente utilizam sua identidade verdadeira, o que os torna extremamente difíceis de detectar pelos métodos tradicionais de detecção de fraudes. A natureza sorrateira da autofraude faz com que ela frequentemente passe despercebida, disfarçada como risco de crédito legítimo ou inadimplência, corroendo silenciosamente a lucratividade de diversas empresas ao redor do mundo.

As Nuances da Autofraude: Muito Além da Inadimplência

A autofraude se manifesta de diversas formas:
  • Sem Intenção de Pagar: Talvez o tipo mais prejudicial. Nesse caso, o solicitante contrai um empréstimo, abre uma linha de crédito ou adquire um dispositivo com a intenção deliberada de não pagar desde o início. Pode parecer alguém com bom perfil de crédito no papel, mas seu verdadeiro objetivo é dar o calote.
  • Renda/Emprego Falsificados: Inflar a renda, criar empregos fictícios ou distorcer obrigações financeiras para obter melhores condições ou limites de crédito mais altos.
  • Esquemas de Falência: Inicialmente, estabelecem um bom histórico de pagamentos e, em seguida, maximizam as linhas de crédito sem intenção de pagar, muitas vezes desaparecendo ou declarando falência.
  • Fraude Amistosa/Abuso de Estornos: Disputar cobranças legítimas ou fingir não ter recebido produtos/serviços para evitar o pagamento.
  • Encerramento Antecipado de Conta/Rotatividade: Usar a conta para obter um benefício específico (como ofertas promocionais ou cashback) e encerrá-la imediatamente, deixando o provedor no prejuízo.

O principal desafio com autofraude, especialmente nos casos de “sem intenção de pagar”, é que ela obscurece as linhas entre risco de crédito e fraude propriamente dita. Um cliente pode parecer apenas um “mau pagador”, quando, na verdade, trata-se de um fraudador. Os sistemas tradicionais de prevenção à fraude, muitas vezes isolados das avaliações de risco de crédito, não são projetados para detectar esse tipo de engano deliberado.

Por que a autofraude não é detectada: A linha tênue da intenção

A dificuldade para detectar a autofraude decorre de vários fatores:

  • Identidade Autêntica: O solicitante usa seu nome verdadeiro, endereço e documentos de identidade autênticos. Isso dificulta que verificações padrão de identidade e vídeo os identifiquem como fraudulentos.
  • Intenção Difícil de Provar: Provar a intenção de fraudar é complexo. Ao contrário de identidades roubadas, em que a natureza ilícita é clara, a autofraude depende da compreensão de anomalias comportamentais e sinais sutis de alerta que indicam premeditação maliciosa.
  • Operações Isoladas: As equipes de risco de crédito, fraude e cobrança frequentemente operam de forma independente, usando conjuntos de dados separados e sistemas distintos. Isso impede uma visão holística da jornada do cliente e dificulta a conexão entre os comportamentos iniciais da solicitação e os padrões de inadimplência posteriores.
  • Lacunas de Dados: Os modelos tradicionais de crédito se concentram principalmente no comportamento de pagamento passado. Muitas vezes, eles não têm insights dinâmicos e em tempo real sobre inconsistências de aplicações, biometria comportamental ou inteligência de dispositivos que poderiam expor a autofraude.

Unificando Riscos para Desmascarar Autofraudes por Meio de Inteligência Comportamental

Combater eficazmente a autofraude– especialmente a variante “sem intenção de pagamento” – requer uma abordagem unificada e baseada em dados que elimine os silos tradicionais entre fraude, risco de crédito e até mesmo cobranças. Isso exige a adição de uma camada crucial de inteligência comportamental às avaliações de risco.

  • Orquestrando uma Visão de 360 Graus do Requerente: A chave para desmascarar a intenção está em conectar pontos de dados aparentemente díspares. Isso envolve a integração de fontes de dados vastas e diversas – não apenas dados de bureaus de crédito, mas também dados alternativos, inteligência de dispositivos, dados de telecomunicações e histórico interno de solicitações. Ao orquestrar essa rica coleção de informações, é possível construir um perfil abrangente que revela inconsistências sutis e sinais de alerta indicativos de autofraude.
  • Detecção Precoce de Intenção Fraudulenta por Meio de Sinais Comportamentais: : Isso vai além das verificações tradicionais. Capturar e analisar ativamente sinais comportamentais durante o processo de inscrição e posteriormente pode fornecer insights cruciais. Estes incluem:

    • Comportamento na Requisição: Como um candidato interage com o formulário de requisição (por exemplo, velocidade de preenchimento, excesso de copiar e colar, alterações rápidas nas informações, padrões de navegação incomuns).
    • Impressão Digital do Dispositivo: Identificar padrões suspeitos de uso do dispositivo (por exemplo, vários aplicativos do mesmo dispositivo, mas com identidades diferentes, uso de emuladores ou VPNs).
    • Anomalias na Interface do Usuário: Detectar interações incomuns que se desviam do comportamento típico e legítimo do usuário. Esses indicadores comportamentais iniciais, muitas vezes invisíveis para sistemas convencionais, fornecem insights valiosos sobre um possível cenário de “sem intenção de reembolso”, permitindo a intervenção antes que ocorra uma perda.
  • Modelos Avançados de Aprendizado de Máquina para detecção de intenção mais profunda: Aproveitando esse conjunto de dados enriquecido, incluindo sinais comportamentais, modelos poderosos de aprendizado de máquina podem ser empregados. Esses modelos devem estar continuamente aprendendo e se adaptando para:

    • Identificar anomalias nos dados da requisição: Identificar padrões incomuns que podem ignorar verificações básicas. 
    • Correlacionar Sinais Comportamentais com Risco: Entender como padrões comportamentais específicos, quando combinados com outros dados, indicam uma maior propensão à autofraude.
    • Prever “Sem Intenção de Pagamento”: Ao analisar uma combinação de dados de solicitação, sinais comportamentais, comportamentos anteriores de pagamento (em um ecossistema de credores, se aplicável) e indicadores externos de fraude, os modelos podem gerar uma pontuação preditiva para fraude baseada em intenção. Isso permite uma intervenção proativa na fase de solicitação.

  • Tomada de Decisão Adaptativa em Tempo Real: A autofraude exige resposta rápida. Motores de decisão em tempo real permitem que as organizações avaliem instantaneamente o risco diferenciado de cada solicitante. Isso significa que clientes legítimos têm uma integração perfeita, enquanto solicitações suspeitas são sinalizadas para análise posterior ou negadas, prevenindo perdas antes que elas ocorram. A flexibilidade desses sistemas permite a rápida adaptação de estratégias à medida que novos padrões de autofraude surgem.

Conectando os Pontos em Todo o Ciclo de Vida do Cliente: Um ponto forte fundamental reside na unificação de plataformas de risco de crédito, prevenção de fraudes e cobranças. Essa visão holística é fundamental para a autofraude:

  • Dados Integrados para Risco de Crédito: Insights de dados coletados durante a detecção de fraudes, incluindo sinais comportamentais, podem alimentar e aprimorar diretamente os modelos de risco de crédito, fornecendo uma avaliação mais precisa da probabilidade real de pagamento.
  • Alerta Precoce para Cobranças: Ao identificar a autofraude na fase de solicitação ou no início do ciclo de vida da conta, as empresas podem ajustar proativamente as estratégias de cobrança, priorizar contas ou até mesmo impedir a integração de indivíduos de alto risco desde o início.
  • Ciclos de Feedback para Melhoria Contínua: Dados de desempenho dos esforços de risco de crédito e cobrança podem ser realimentados nos modelos de fraude, criando um ciclo de feedback poderoso que refina continuamente os recursos de detecção.

Além da Perda de Dívidas Incobráveis: Prevenindo Fraudes na Fonte

Autofraudes não são simplesmente dívidas incobráveis; são um ato deliberado de engano que exige uma solução dedicada e inteligente. Ao ir além de operações isoladas e adotar uma abordagem de risco unificada que combina de forma inteligente dados tradicionais e comportamentais, utiliza aprendizado de máquina avançado e permite a tomada de decisões em tempo real, as empresas podem desmascarar efetivamente esquemas de “sem intenção de pagamento” e outras formas de autofraude. Isso não apenas atenua perdas financeiras significativas, mas também garante que os recursos sejam focados em clientes verdadeiramente legítimos, promovendo um ecossistema mais seguro e lucrativo para todos.

Jason Abbott é um líder experiente em prevenção de fraudes, com 18 anos de experiência, atualmente atuando como Diretor de Soluções Antifraude na Provenir. Especialista em fraude de aplicações, identidade e autenticação, com sólida experiência na gestão de produtos e estratégias de entrada no mercado de softwares antifraude. Tendo ocupado cargos importantes em grandes bancos do Reino Unido, como JPMorgan Chase & Co., Barclays e HSBC, Jason tem capacidade comprovada de gerar resultados nos setores de varejo, corporativo e de patrimônio, contribuindo ativamente para o setor ao compartilhar insights sobre ameaças de fraude em evolução.

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Estreia no Relatório de Plataformas de Tomada de Decisão com IA 2025

Provenir é Reconhecida como “Organização de Alto Desempenho”

Escrito por Ingrid Prado em . Postado em Recurso. Nenhum comentário em Provenir é Reconhecida como “Organização de Alto Desempenho”

REPORT

Provenir é Reconhecida como “Organização de Alto Desempenho” em sua Estreia no Relatório de Plataformas de Tomada de Decisão com IA 2025

Desbloqueie o Potencial de Crescimento – Sem Comprometer o Risco

Em sua estreia no relatório, a Provenir foi reconhecida como uma Organização de Alto Desempenho no The Forrester Wave™: Plataformas de Tomada de Decisão com IA, 2º Trimestre de 2025. Segundo o relatório:

“A Provenir é ideal para clientes que buscam uma solução completa de tomada de decisão, que inclua gestão de risco de crédito, prevenção à fraude, verificação de identidade, cobrança e gestão de clientes.”

Por que acreditamos que a Provenir se destaca:

  • Decisão Tudo-em-Um:

    Integra dados, motor de decisão e análises com IA para decisões mais inteligentes e rápidas.

  • Usabilidade de Ponta:

    Altas classificações por oferecer uma experiência coesa e intuitiva – garantindo alta produtividade e adoção em semanas, não meses.

  • Flexível e Escalável:

    Ferramentas no-code que permitem que os times de negócios criem e adaptem estratégias de decisão sem depender da TI.

  • Decisões Inteligentes:

    Maximize o valor do cliente ao longo do tempo e minimize riscos com decisões orientadas por IA em toda a jornada do cliente.

A Forrester não endossa nenhuma empresa, produto, marca ou serviço incluído em suas publicações de pesquisa, nem recomenda que qualquer pessoa selecione produtos ou serviços com base nas classificações contidas nessas publicações. As informações são baseadas nos melhores recursos disponíveis. As opiniões refletem o julgamento no momento e estão sujeitas a mudanças. Para mais informações, leia sobre a objetividade da Forrester aqui.

Acesse o Relatório Completo da Forrester

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Além da Selfie

Além da Selfie

Escrito por Jason Abbott em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Além da Selfie

Além da Selfie:
 Por que a Verificação de Identidade Digital não é a solução definitiva contra fraudes modernas

Em um mundo cada vez mais digital, a promessa de um onboarding de clientes sem atritos e de uma verificação de identidade instantânea (ID&V) levou à ampla adoção de soluções digitais de captura de documentos e verificação por selfie. Essas tecnologias, frequentemente elogiadas por sua rapidez e conveniência, sem dúvida revolucionaram a forma como as empresas interagem com seus clientes, permitindo uma escalabilidade rápida e uma experiência do usuário significativamente aprimorada.

No entanto, como Diretor de Soluções de Fraude, minha perspectiva é clara: ID&V digital, embora fundamental, não é a solução definitiva para combater as sofisticadas ameaças de fraude atuais.

A crença de que uma digitalização perfeita de documento e uma prova de vida convincente sejam tudo o que é necessário para garantir uma identidade é uma simplificação perigosa. Embora essas ferramentas sejam eficazes para verificar a autenticidade aparente de um documento e a presença de uma pessoa real, muitas vezes elas falham em detectar as formas mais insidiosas de fraude, que estão custando bilhões às empresas todos os anos.

As Fissuras na Fachada da ID&V Digital
Por que a captura de documentos e verificação por selfie não são suficientes?

  • A Proliferação de Deepfakes e Identidades Geradas por IA:

    Criminosos hoje têm fácil acesso a ferramentas de IA que conseguem criar documentos incrivelmente realistas — de carteiras de habilitação a passaportes — em poucos segundos. Essas ferramentas também podem gerar vídeos e imagens deepfake convincentes que conseguem driblar verificações básicas de prova de vida. Além disso, quando criminosos se passam por vítimas e inserem seu próprio rosto em um documento falso realista, a verificação inicial se torna inútil, pois o rosto vai coincidir com o ID fabricado e eles conseguirão concluir o desafio de prova de vida. Confiar apenas em uma avaliação visual, seja humana ou automatizada, está se tornando cada vez mais arriscado à medida que a qualidade desses artefatos fraudulentos evolui rapidamente.

  • Vazamentos de Dados que alimentam as Fraudes de Identidade:

    Vazamentos de dados são um problema constante, expondo grandes volumes de informações pessoais identificáveis (PII). Isso aumenta significativamente o risco de fraude de identidade para os consumidores. Os fraudadores são extremamente habilidosos em combinar esses dados comprometidos com informações falsas para criar identidades sintéticas altamente plausíveis ou facilitar fraudes por personificação, usando PII reais com documentos falsos. Uma única verificação digital, focada principalmente na aparência visual do documento e na prova de vida, é insuficiente para detectar essas identidades sofisticadas e híbridas que se originam de dados vazados.

  • O Perigo do “Fez uma vez e pronto”:

    A verificação de identidade costuma ser tratada como um evento único no momento do onboarding. Mas o perfil de risco de um indivíduo — ou mesmo a integridade de sua conta — pode mudar drasticamente com o tempo. Se a solução se concentrar apenas na aplicação inicial, deixará uma porta aberta para sequestros de conta ou atividades de laranjas após a verificação inicial.

  • Falta de Inteligência Contextual:

    Ferramentas de ID&V são projetadas para avaliar o documento e a selfie de forma isolada. Elas não conectam, de forma inerente, esses pontos de dados a uma rede mais ampla de inteligência — como padrões comportamentais, inteligência do dispositivos ou histórico de fraudes de outras fontes de dados.

O Imperativo:
Capturar Aqueles que Passam Pela Rede

A realidade é que muitos fraudadores vão escapar de uma verificação puramente digital. Eles são os responsáveis por fraudes com identidades sintéticas, fraudes sofisticadas em aplicações, fraudes em pagamentos e pelos estágios iniciais de sequestros de conta. Muitas vezes atuam em quadrilhas, coordenando ataques que, individualmente, podem parecer inofensivos, mas que, em conjunto, indicam um comprometimento sistêmico. Os custos associados a essas ameaças não detectadas são enormes — levando a perdas financeiras diretas, danos reputacionais, aumento de despesas operacionais e perda da confiança.

É aqui que uma estratégia robusta e com múltiplas camadas de prevenção à fraude se torna não apenas benéfica, mas absolutamente crítica. Trata-se de ir além da simples verificação de um documento e um rosto — é entender o contexto da identidade, a intenção por trás da solicitação e a rede de atividades que pode indicar a atuação de uma quadrilha de fraude.

Construindo uma Defesa Fortificada

Uma solução verdadeiramente robusta precisa preencher as lacunas deixadas pelas verificações primárias de ID&V, oferecendo camadas cruciais de defesa para uma detecção e prevenção abrangente da fraude.

Veja como uma solução completa normalmente opera:

  • Orquestração Inteligente de Dados:
    O primeiro passo para capturar fraudes sofisticadas, incluindo quadrilhas, é ter todas as informações relevantes. Uma plataforma poderosa integra de forma fluida diversas fontes de dados — além de fornecedores de ID&V — incluindo dados alternativos, dados de crédito tradicionais, dados comportamentais, inteligência de dispositivos e histórico interno de clientes. Essa visão holística fornece o contexto necessário para identificar anomalias e descobrir atividades fraudulentas interconectadas.
  • Modelos Avançados de Machine Learning:
    Com esse conjunto de dados enriquecido, modelos eficazes de machine learning aprendem e se adaptam continuamente para identificar padrões sutis em dados de aplicação, monitorar comportamentos de transação e detectar padrões suspeitos em diferentes tipos de fraude — incluindo a difícil fraude por identidade sintética, sequestros complexos de conta e esquemas emergentes de fraude em pagamentos. Essas capacidades de ML são projetadas especificamente para identificar anomalias e conexões que indicam quadrilhas de fraude.
  • Tomada de Decisão em Tempo Real:
    A fraude não espera — e sua detecção também não deve esperar. Uma boa plataforma permite decisões em tempo real, permitindo que as empresas avaliem riscos, aprovem aplicações legítimas ou sinalizem suspeitas para revisão adicional em milissegundos. Essa velocidade é crucial para manter uma experiência do cliente sem fricções e, ao mesmo tempo, mitigar riscos.
  • Perfilamento de Clientes e Análises:
    Além da verificação inicial, uma abordagem abrangente ajuda a construir perfis de clientes mais completos ao consolidar dados ao longo do tempo. Ferramentas analíticas oferecem a capacidade de rastrear comportamentos individuais e em rede, permitindo que equipes de fraude identifiquem conexões rapidamente e tomem decisões mais bem fundamentadas.
  • Mecanismos de Decisão Flexíveis:
    O cenário de ameaças é dinâmico. O motor de decisão de uma plataforma precisa permitir que as empresas ajustem rapidamente regras, estratégias e fluxos de trabalho sem a necessidade de codificação extensiva — garantindo agilidade para se adaptar a novos padrões de fraude assim que surgirem.

O Futuro da Prevenção à Fraude:

Abrangente, Não Complacente

A verificação de identidade digital com captura de documentos e selfies tem seu papel como uma linha de defesa essencial, oferecendo agilidade e conveniência. Porém, diante de fraudadores cada vez mais engenhosos, da proliferação de deepfakes, da ameaça constante de vazamentos de dados e das ações coordenadas de quadrilhas de fraude, confiar apenas nesses métodos é como deixar a porta dos fundos aberta.

A verdadeira solução definitiva não está em uma única tecnologia, mas sim em uma abordagem abrangente, adaptável e inteligente de prevenção à fraude. Ao integrar dados diversos, utilizar machine learning avançado e permitir decisões em tempo real e com contexto, as empresas podem construir uma defesa realmente robusta — capaz de capturar quem tenta passar pela rede, proteger seus ativos e fortalecer a confiança na economia digital.

Reduza o atrito e evite perdas por fraude.

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ProvenirDays

Provenir Days Magalu Pay

Escrito por provenirmulti em . Postado em Páginas de destino. Nenhum comentário em Provenir Days Magalu Pay

  • magaluPay

  • ProvenirDays

Innovation Day MagaluPay – Otimização da Estratégia de Crédito com Inteligência de Decisão

1ª Semana de Junho | Duração: 1h30 | Escritório Magalu

Convidamos a equipe do MagalyPay para um encontro estratégico com os especialistas globais da Provenir com o objetivo de endereçar os principais desafios da operação de crédito atual e explorar soluções práticas que aumentem a eficiência, a autonomia e a capacidade analítica da operação.

Vamos apresentar como a Provenir pode atuar diretamente nos pontos críticos identificados e promover um debate técnico entre os times para avaliar caminhos possíveis de evolução.

Agenda do Encontro

1.Abertura e Introdução
(10 min)
  • Apresentação dos participantes
  • Objetivo da sessão e dinâmica do encontro
2.Diagnóstico das Dores da Operação Atual
(15 min)
  • Baixa autonomia na gestão de políticas (SysCred)
  • Falta de ambientes segregados para testes e validações
  • Ausência de versionamento, rollback e logs
  • Dificuldade de visualização e entendimento das jornadas
  • Inviabilidade de testes A/B e uso eficiente dos dados
3.Caminhos Propostos pela Provenir
(25 min)
  • Estrutura com três ambientes (Dev, QA, Prod)
  • Regras visuais, versionáveis e auditáveis
  • Suporte a rollback e reuso de dados históricos (cache)
  • Testes A/B e orquestração de jornadas flexíveis
  • Provenir AI: criação e otimização de modelos preditivos
  • Integrações com fontes internas e externas
4.Casos de Uso Prioritários e Discussão Técnica
(20 min)
  • Aplicação prática nos produtos CDC Loja e CDC Online
  • Debate entre os times técnicos da MagaluPay e Provenir
  • Possibilidades futuras: Consórcio, Cartão e Seguros
5.Encerramento e Próximos Passos
(10 min)
  • Síntese dos caminhos debatidos
  • Planejamento conjunto das próximas ações (workshop técnico, sandbox, proposta técnica)
  • Definição de responsáveis e marcos iniciais
Observação: Este Innovation Day tem como foco a troca técnica e estratégica sobre os desafios da MagaluPay, com direcionamentos práticos sobre como evoluir a jornada de decisão com base em tecnologia, dados e IA.

Apresentadores

  • Fernando Moreno

    Vice-Presidente de Serviços Profissionais

  • Miguel Maldonado

    Vice-Presidente de Pré-Vendas

  • Guilherme Carqueja

    Cientista de Dados

provenir

Este Encontro é oferecido por Provenir

A Provenir ajuda provedores de serviços financeiros, bancos e fintechs a desvendar o segredo para uma tomada de decisão mais inteligente sobre risco de crédito.

A plataforma orientada por IA da Provenir reúne o poder da tomada de decisão, dados e inteligência de decisão para conduzir decisões assertivas. Esta oferta exclusiva dá às organizações a capacidade de impulsionar a inovação na tomada de decisão em todo o ciclo de vida do cliente, efetivando melhorias na experiência do cliente, prevenção de fraude, acesso a serviços financeiros, agilidade empresarial e muito mais.

Trabalhamos com organizações de serviços financeiros disruptivas em mais de 60 países e processamos mais de 4 bilhões de transações anualmente.

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ProvenirDays

Provenir Days Crefisa

Escrito por provenirmulti em . Postado em Páginas de destino. Nenhum comentário em Provenir Days Crefisa

  • crefisa

  • ProvenirDays

Evolução da Arquitetura de Crédito e Cobrança com Eficiência, Automação e Visão Integrada

1ª Semana de Junho | Duração: 1h30 | Escritório Crefisa
É com grande satisfação que convidamos o time Crefisa para este Innovation Day. Preparamos uma apresentação com foco em como a Provenir pode impulsionar a evolução da arquitetura de crédito e cobrança da Crefisa, promovendo eficiência, automação e visão integrada.

Agenda do Encontro

1.Abertura e Alinhamento de Objetivos
(10 min)
  • Reforço do entendimento do momento atual da Crefisa:
    • Forte crescimento com necessidade de automação.
    • Estrutura atual com limitações — orquestrador básico, processos manuais, visão fragmentada.
    • Prioridade em Crédito Pessoal, Cobrança e automação do ‘Mar Aberto’.
  • Alinhamento sobre o objetivo do encontro: apresentar como a Provenir pode apoiar de forma prática e estratégica.
2.Como a Provenir Endereça os Desafios da Crefisa
(20 min)
  • Flexibilidade e Aderência:
    • Plataforma configurável, capaz de adaptar-se às necessidades específicas e mudanças rápidas do modelo de negócio da Crefisa.
    • Como evitamos dependência de desenvolvimento complexo, garantindo agilidade e autonomia.
  • Automação do ‘Mar Aberto’:
    • Estratégias para reduzir a necessidade de análise manual, usando modelos dinâmicos e integração com fontes de dados externas.
    • Como a Provenir ajuda a acelerar decisões com segurança e governança.
  • Visão 360º e Integração com Salesforce:
    • Como nossa plataforma se integra ao Salesforce, potencializando a visão única do cliente.
    • Desbloqueio de silos e melhoria da eficiência operacional.
3.Demonstração Prática da Solução
(30 min)
  • Foco na usabilidade: como a equipe Crefisa pode ter autonomia para configurar fluxos e ajustar regras.
  • Como endereçamos processos críticos:
    • Crédito Pessoal – Automação e eficiência na concessão.
    • Cobrança – Estratégias proativas para melhorar rentabilidade.
    • ‘Mar Aberto’ – Otimização da análise de novos clientes.
  • Integração com sistemas legados e parceiros de dados.
4.Colaboração Estratégica e Próximos Passos
(20 min)
  • Fluxo Atual:
    • Alinhamento para próxima reunião onde a Crefisa apresentará seu fluxo detalhado, permitindo uma demonstração ainda mais direcionada.
  • Engajamento Técnico:
    • Envolvimento dos cientistas de dados da Provenir para apoiar na avaliação de modelos e construção de novas estratégias.
  • Avaliação Modular:
    • Como cada um dos quatro módulos pode ser aplicado para gerar valor imediato e sustentável.
  • Foco Futuro:
    • Organização de sessão dedicada para aprofundamento na estratégia de Cobrança, dada sua importância crítica.
5.Encerramento e Alinhamento Final
(10 min)
  • Recapitulação dos principais pontos discutidos.
  • Reforço do compromisso Provenir: ser o parceiro estratégico da Crefisa na transformação digital de crédito e cobrança.
  • Definição dos próximos passos e responsáveis.

Apresentadores

  • Fernando Moreno

    Vice-Presidente de Serviços Profissionais

  • Miguel Maldonado

    Vice-Presidente de Pré-Vendas

  • Guilherme Carqueja

    Cientista de Dados

provenir

Este Encontro é oferecido por Provenir

A Provenir ajuda provedores de serviços financeiros, bancos e fintechs a desvendar o segredo para uma tomada de decisão mais inteligente sobre risco de crédito.

A plataforma orientada por IA da Provenir reúne o poder da tomada de decisão, dados e inteligência de decisão para conduzir decisões assertivas. Esta oferta exclusiva dá às organizações a capacidade de impulsionar a inovação na tomada de decisão em todo o ciclo de vida do cliente, efetivando melhorias na experiência do cliente, prevenção de fraude, acesso a serviços financeiros, agilidade empresarial e muito mais.

Trabalhamos com organizações de serviços financeiros disruptivas em mais de 60 países e processamos mais de 4 bilhões de transações anualmente.

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ProvenirDays

Provenir Days PicPay

Escrito por provenirmulti em . Postado em Páginas de destino. Nenhum comentário em Provenir Days PicPay

  • picpay

  • ProvenirDays

Como Acelerar a Evolução da Arquitetura de Crédito e Precificação com Eficiência e Escalabilidade

1ª Semana de Junho | Duração: 1h30 | Escritório PicPay
É com grande satisfação que convidamos o PicPay para este Innovation Day. Preparamos uma apresentação com foco em como a Provenir pode apoiar a evolução estratégica da arquitetura de crédito e precificação, promovendo mais eficiência, flexibilidade e escalabilidade para impulsionar o crescimento e melhorar a experiência do cliente.
Nosso objetivo é demonstrar como a Provenir pode ajudar o PicPay a:
  • Aumentar a agilidade na criação e execução de novas estratégias de crédito e precificação.
  • Explorar modelos de dados mais robustos e enriquecidos.
  • Eliminar gargalos operacionais, como a gestão de ativos e a mensuração de testes.
  • Construir uma visão única e integrada do cliente, potencializando ações de crédito, cobrança e antifraude.

Agenda do Encontro

1.1. Abertura e Alinhamento Estratégico
  • Visão de mercado e desafios das grandes plataformas financeiras digitais.
  • Oportunidades para o PicPay: mais de 70 milhões de clientes e liderança em PIX — como avançar na sofisticação da oferta de crédito e na eficiência operacional.
  • Como a Provenir pode potencializar o crescimento do PicPay.
2.Como Ajudamos Nossos Clientes a Evoluir sua Arquitetura de Crédito
  • Abordagem modular e escalável: como a Provenir apoia grandes instituições a transformar seus processos de decisão de crédito e precificação.
  • Casos de Sucesso: aumento de conversão, redução de inadimplência e aceleração de ciclos de inovação.
  • Benefícios Estratégicos: agilidade, governança, compliance e autonomia para o time de negócios.
3.Potencializando o PicPay: Proposta de Valor
  • Como a Provenir pode ajudar o PicPay a:
    • Implementar testes e ofertas em tempo real, acelerando a experimentação e a inovação.
    • Reduzir dependências operacionais com gestão integrada e automatizada de ativos.
    • Enriquecer os modelos de decisão com dados alternativos e externos.
    • Orquestrar uma visão única do cliente, integrando crédito, cobrança e antifraude.
    • Diferenciais da plataforma Provenir: flexibilidade, escalabilidade e time local com expertise global.
  • Diferenciais da plataforma Provenir: flexibilidade, escalabilidade e time local com expertise global.
4.Próximos Passos e Caminho Conjunto
  • Proposta para estruturação de uma Prova de Conceito (POC): rápida, focada e com resultados mensuráveis.
  • Definição conjunta das prioridades: renegociação, aditamento ou novas ofertas de crédito.
  • Alinhamento sobre recursos, equipe envolvida e cronograma.
  • Reforço do compromisso Provenir: ser o parceiro estratégico do PicPay na evolução da jornada de crédito.

Apresentadores

  • Fernando Moreno

    Vice-Presidente de Serviços Profissionais

  • Miguel Maldonado

    Vice-Presidente de Soluções e Pré-Vendas

  • Guilherme Carqueja

    Cientista de Dados

provenir

Este Encontro é oferecido por Provenir

A Provenir ajuda provedores de serviços financeiros, bancos e fintechs a desvendar o segredo para uma tomada de decisão mais inteligente sobre risco de crédito.

A plataforma orientada por IA da Provenir reúne o poder da tomada de decisão, dados e inteligência de decisão para conduzir decisões assertivas. Esta oferta exclusiva dá às organizações a capacidade de impulsionar a inovação na tomada de decisão em todo o ciclo de vida do cliente, efetivando melhorias na experiência do cliente, prevenção de fraude, acesso a serviços financeiros, agilidade empresarial e muito mais.

Trabalhamos com organizações de serviços financeiros disruptivas em mais de 60 países e processamos mais de 4 bilhões de transações anualmente.

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2025 survey

Pesquisa Global sobre Tomada de Decisão de Risco 2025

Escrito por provenirmulti em . Postado em Recurso. Nenhum comentário em Pesquisa Global sobre Tomada de Decisão de Risco 2025

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Pesquisa Global sobre Tomada
de Decisão de Risco 2025

Quais são os principais desafios e prioridades para os provedores de serviços financeiros em 2025 e depois?
A Provenir entrevistou cerca de 200 tomadores de decisão importantes em provedores de serviços financeiros em todo o mundo, incluindo Diretores de Risco, CEOs, VPs, Diretores Sêniores, Cientistas de Decisão, Líderes de Risco, TI e Fraude.
Os resultados destacam:
  • Seus desafios de tomada de decisão de risco e fraude em todo o ciclo de vida do cliente
  • Prioridades de investimento na tomada de decisões
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