Brendan Deakin, Vice-Presidente de Vendas, América do Norte

Se há crianças em sua vida (ou mesmo alguns adultos – não julgamos), você já deve ter ouvido falar do Minecraft. Você começa do nada – juntando algumas matérias-primas básicas e encontrando comida e abrigo – mas para realmente avançar, você precisa melhorar o seu jogo. Você precisa descobrir quais elementos juntar para criar as coisas que você precisa não apenas para sobreviver, mas também para prosperar.

A tomada de decisões de risco de hoje também envolve evoluir além do básico. Quando você começa a tomar decisões de risco de crédito, pode ter apenas o essencial – alguns dados, algumas ferramentas de fluxo de trabalho, alguma automação básica. Mas para realmente nivelar sua tomada de decisões, você precisa mais. Mais dados, mais automação, processos mais sofisticados, mais previsões voltadas para o futuro. E para fazer isso, você precisa de IA.

Todos nós vimos os resumos de final do ano, as previsões para 2022 e os relatórios de tendências de fintech em curso. (Nota: até realizamos nossa própria pesquisa com 400 líderes em serviços financeiros e bancários). E todos concordam – a inteligência artificial e a aprendizagem automática de máquina chegaram para ficar. 64% dos entrevistados disseram que a IA é atualmente uma característica importante em suas decisões de risco ou a considera uma das características mais importantes ao selecionar um sistema, e 86% dos executivos de serviços financeiros planejam aumentar seu investimento em IA.

Grande parte da discussão em torno da IA trata-se de custo e tempo – leva muito tempo para desenvolver e implementar a IA e pode ser muito caro. E se você consegue implementar um projeto de IA bem-sucedido, pode levar meses (ou mais) para ver resultados tangíveis de ROI. “56% dos CEOs globais esperam que leve de 3 a 5 anos para ver qualquer ROI real em seu investimento em IA.”  Quem tem tempo para isso??

A mais, a tomada de decisões de risco impulsionada pela inteligência artificial é mais do que apenas decisões mais precisas e melhor previsibilidade. O que menos se fala é como isso afeta todo o ciclo de vida do risco de crédito.

Atualmente, apenas uma pequena quantidade de projetos de IA é percebida como um sucesso. Aqueles que são bem-sucedidos criam benefícios tangíveis em todo o ciclo de vida do risco de crédito que impulsionam o crescimento, aumentam a agilidade e tornam seus negócios mais competitivos. Por exemplo, o cliente da Provenir, Pinjam Modal, viu um grande aumento de desempenho em sua precisão de decisão, com a taxa de inadimplência reduzida em 60%. A IA, implementada e usada corretamente, tem a capacidade de impulsionar melhorias de desempenho de várias maneiras.

A IA permite que você diga sim com confiança a clientes que você não conseguiu aprovar antes, impulsionando o crescimento dos negócios sem sacrificar o desempenho. Como? A IA vira sua análise de risco tradicional. Em vez de começar com um conjunto de regras claras e decisões baseadas nessas regras, os modelos de IA não precisam de regras. Em vez disso, eles podem identificar padrões nos dados e tomar decisões usando esses padrões. Portanto, em vez de precisar conhecer os dados da história antes de começar a tomar decisões, a IA identifica essas histórias para você!

O que isso significa para sua base de clientes e para seu negócio? Com a IA, você não está mais limitado a buscar clientes com os atributos de sua base de empréstimos existente. Em vez disso, você pode usar modelos de IA para descobrir novos padrões nos dados que o capacitam a emprestar a uma base muito maior de pessoas. É uma maneira rápida de impulsionar o crescimento dos negócios sem aumentar custos ou riscos – como obter poderes especiais em um videogame que o levam imediatamente ao longo da linha de chegada.

Não podemos falar sobre os benefícios da IA sem mencionar a inclusão financeira. Somente nos Estados Unidos, 24% da população não possui conta bancária, com outros 10% totalmente fora do sistema bancário. Aproximadamente 3,6 bilhões de pessoas na Ásia não têm acesso a crédito formal e há cerca de 200 milhões de pessoas sem conta bancaria na América Latina. Globalmente, até um terço de todos os adultos (1,7 bilhão na última contagem, de acordo com o banco de dados Global Findex) não possuem qualquer tipo de conta bancária, o que significa que o acesso a serviços financeiros é difícil para um número significativo de consumidores. As organizações de serviços financeiros normalmente lutam para dar suporte a esses consumidores porque não tem um histórico de dados que seja compreensível pelos métodos tradicionais de tomada de decisões. Porém, como a IA pode identificar padrões em uma ampla variedade de dados alternativos, tradicionais, lineares e não lineares, ela pode fornecer decisões altamente precisas, mesmo para consumidores sem arquivo ou arquivo fino. É como encontrar um atalho secreto – os dados estavam lá, você só precisava das ferramentas certas para descobri-los. Em um relatório recente, a PWC informou que os bancos que lançaram iniciativas de IA conseguiram aumentar suas aprovações de empréstimos em 15-30% sem alteração nas taxas de perda. Esses números incluem empréstimos a mutuários anteriormente esquecidos. A IA oferece à sua organização a oportunidade de apoiar consumidores sem conta bancaria e os que se encontram completamente fora do sistema bancário.

Você sabia que as perdas por fraude de identidade atingiram US$ 56 bilhões em 2020? No mundo digital de hoje, onde todos os tipos de ataques de fraude, não apenas fraude de identidade, estão ficando mais sofisticados e difundidos, como saber realmente quem é legítimo e quem não é?

Se você está lutando para gerenciar altas taxas de fraude e falsos positivos usando detecção baseada em regras, a IA pode ter um impacto imediato e significativo no seu desempenho do gerenciamento de fraudes. Um dos principais benefícios do uso da IA para detecção de fraudes é sua capacidade de ficar mais inteligente a cada transação que processa. Assim, mesmo quando os fraudadores evoluem seus métodos, seus modelos de IA podem usar dados em tempo real para identificar novos padrões, aprender e adaptar as decisões para maximizar as alertas de fraude corretas e minimizar os falsos positivos. Instituições financeiras que já adotaram a IA foram pesquisadas em um estudo recente da PMYNTS sobre os benefícios da IA – um 81% citaram que foram alertados sobre fraudes antes que eles aconteçam, um 75% falaram que a ajudou na redução de falsos positivos e 56% disseram que a redução de fraudes por pagamento foi principal nos resultados de seus sistemas de IA.

Devido ao aumento da concorrência, você precisa fazer a oferta certa pelo preço certo. Usar a IA para otimização de preços torna seus produtos mais atraentes e também permite maximizar a lucratividade. Como isso é possível? A IA permite que você tenha mais conhecimento sobre o risco que uma solicitação de crédito representa, para que você possa avaliar com mais precisão como precificar o crédito que oferece. Em vez de agrupar aplicativos em categorias de preços, você pode se aproximar mais do que nunca a ter preçospersonalizados. Os credores inovadores também estão usando a IA para medir a propensão de um candidato a comprar e estão combinando essas informações com o valor do crédito para determinar a taxa mais atraente.

E decisões mais precisas significam menos reservas para perdas, permitindo que você tenha mais capital disponível para atividades de empréstimo. A IA permite que você faça seu portfólio de empréstimos trabalhar mais.

Qual foi a parte mais frustrante de jogar videogame nos anos 90? Descobrir que a princesa estava em outro castelo. Por quê? Porque você fez todo o trabalho sem o final satisfatório. Seus clientes já passaram pelo trabalho de onboarding com você para um produto específico, mas o que acontece quando você não oferece os outros produtos que precisam exatamente no momento certo? Os clientes encontram este produto em outro castelo. Atualmente, a fidelidade a instituições financeiras específicas está diminuindo rapidamente – 31% dos consumidores pesquisados mudarão de provedor principal por qualquer motivo, desde níveis de taxas e recompensas até questões de segurança e conveniência. De acordo com a Financial Brand, “enquanto 66% dos clientes esperam que as empresas entendam suas necessidades e expectativas, apenas 32% dos executivos dizem ter a capacidade total de transformar dados em preços, ofertas e produtos personalizados em tempo real entre canais e pontos de contato.”

Que vantagem você tem sobre seus concorrentes quando se trata de clientes existentes? Dados. Muitos dados. Mas encontrar os padrões nesses dados para mostrar como, quando e quais ofertas oferecer aos seus clientes tem sido tradicionalmente caro, demorado e difícil. Entre na IA.

Com os modelos de IA certos e decisões automatizadas, você pode analisar os dados de seus clientes e fazer as ofertas de upsell e cross-sell quando houver maior probabilidade de conversão. Grandes marcas que todos conhecemos e amamos fazem isso extremamente bem – de acordo com a McKinsey, “35% do que os consumidores compram na Amazon e 75% do que assistem na Netflix vêm de recomendações de produtos” com base em algoritmos de IA. Torne-se o único castelo que seus clientes precisam para todas as suas necessidades de serviços financeiros, mostrando que você realmente entende e antecipa suas necessidades.

Sua tecnologia e análise estão reagindo a contas inadimplentes, em vez de prever quais clientes enfrentarão desafios financeiros? Utiliza um conjunto de regras definidas para prever as inadimplências? As previsões são baseadas em dados históricos? Nesse caso, você pode estar perdendo a oportunidade de oferecer um melhor suporte aos seus clientes e reduzir as perdas.

As abordagens analíticas mais tradicionais para prever quais contas entrarão em cobranças dependem muito de dados históricos e regras predefinidas. Mas, no mundo digital e veloz de hoje, os dados que você precisa para fazer previsões precisas de cobranças geralmente são produzidos em tempo real. Simplificando, a tomada de decisoes de risco tradicional procura padrões de inadimplência que já conhecemos. A IA, por outro lado, ingere dados em tempo real e usa esses dados para identificar novos padrões, permitindo que você faça previsões de inadimplência mais precisas. Isso, permite que você trabalhe com os clientes para ajudá-los a gerenciar suas finanças. É uma situação onde todos ganham: você reduz o número de clientes que estão sendo empurrados para as cobranças e constrói relacionamentos mais fortes com seus clientes. Como a chegada dos jogos online – trabalhar com um parceiro em tempo real produz melhores resultados e uma taxa de vitórias mais alta. Como a Forbes fala, “a aprendizagem automática também pode ser usada para determinar a probabilidade de inadimplência para mutuários específicos. Esse sistema de alerta antecipada permite que os credores concentrem suas energias em clientes em risco para evitar que suas contas se tornem inadimplentes em primeiro lugar. ”

Em qualquer esforço, é fundamental ser organizado. A implementação de um projeto de IA não é diferente. Pode parecer assustador, mas claramente vale a pena. Especialmente se você trabalha com um parceiro de tecnologia para implementar a IA de forma rápida e eficiente – e vê os retornos mais rápido do que você pensava ser possível. Fale sobre uma estratégia vencedora.

E não perca nosso Power Panel na Finovate Europe – onde falaremos com outros especialistas do setor sobre o uso de decisões baseadas em IA para agregar valor. Venha nos ver no show! Quer saber mais sobre como nivelar suas decisões em todo o ciclo de vida do risco de crédito em menos de 60 dias?