{"id":1060,"date":"2024-12-04T18:52:49","date_gmt":"2024-12-04T18:52:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.provenir.com\/portuguese\/?page_id=1060"},"modified":"2026-01-28T16:24:59","modified_gmt":"2026-01-28T16:24:59","slug":"meridian","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/clientes\/meridian\/","title":{"rendered":"Meridian"},"content":{"rendered":"

Cr\u00e9dito ao Consumidor<\/h2>\n

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Preservando o Conhecimento Legado ao Longo do Tempo na Jornada Digital<\/h1>\n
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Como a maior cooperativa de cr\u00e9dito de Ont\u00e1rio e a segunda maior do Canad\u00e1, a Meridian \u00e9 reconhecida por liderar a inova\u00e7\u00e3o no setor de servi\u00e7os financeiros do pa\u00eds. Ao redesenhar seus processos de cr\u00e9dito ao consumidor, a institui\u00e7\u00e3o analisou toda a jornada do cliente de ponta a ponta \u2014 desde a prospec\u00e7\u00e3o inicial at\u00e9 a gest\u00e3o do empr\u00e9stimo \u2014 com um \u00fanico objetivo: aprimorar a experi\u00eancia digital oferecida aos seus clientes.<\/p>\n<\/div>\n

O Desafio<\/h2>\n
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As pessoas se acostumaram ao crescente volume de transa\u00e7\u00f5es digitais e passaram a esperar que suas institui\u00e7\u00f5es financeiras ofere\u00e7am uma experi\u00eancia no estilo \u201cAmazon\u201d \u2014 incluindo decis\u00f5es de cr\u00e9dito imediatas. A Meridian enxergou nisso uma oportunidade para avan\u00e7ar em automa\u00e7\u00e3o e capacidade anal\u00edtica, combinadas a um redesenho completo dos processos, que tornasse mais simples ajustar par\u00e2metros de risco sem a necessidade de implementa\u00e7\u00f5es complexas. O grande desafio para oferecer uma experi\u00eancia integrada, tanto digital quanto presencial, era preservar o conhecimento acumulado dos profissionais mais experientes da equipe de an\u00e1lise de cr\u00e9dito, muitos deles com mais de 25 anos de casa<\/p>\n

\u201cA concess\u00e3o de cr\u00e9dito \u00e9, de fato, uma combina\u00e7\u00e3o de arte e ci\u00eancia\u201d, afirma Allison Van Rooijen, Vice-Presidente de Cr\u00e9dito ao Consumidor da Meridian. \u201cTemos a melhor equipe de an\u00e1lise de cr\u00e9dito do pa\u00eds, e profissionais assim s\u00e3o dif\u00edceis de encontrar. Nosso objetivo foi, na medida do poss\u00edvel, traduzir em regras e modelos a \u2018arte\u2019 humana do que eles fazem e replic\u00e1-la de forma mais automatizada, reconhecendo e preservando a contribui\u00e7\u00e3o de quem construiu essa base.\u201d<\/p>\n

Dada a amplitude do portf\u00f3lio de produtos da Meridian e o escopo do projeto, tratava-se de uma iniciativa bastante complexa, sem decis\u00f5es tomadas de forma apressada. As \u00e1reas internas participaram de um rigoroso processo de RFP para identificar uma plataforma de decis\u00e3o de risco que atendesse \u00e0s necessidades da Meridian \u2014 tanto no presente quanto no futuro. Ao final, a escolha foi pela Provenir, refer\u00eancia em software de decis\u00e3o de risco com IA.<\/p>\n<\/div>\n

Por Que a Provenir?<\/h2>\n
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\u201cEscolhemos a Provenir pela flexibilidade e facilidade de uso, aliadas a uma arquitetura que permite gerenciar a plataforma de forma cont\u00ednua e incorporar novas fontes de dados ao longo do tempo\u201d, afirma Van Rooijen. \u201cHoje, estamos em um ponto de transi\u00e7\u00e3o entre processos legados e as expectativas futuras dos clientes. A Provenir nos permite avan\u00e7ar nessa jornada sem abrir m\u00e3o do conhecimento que nos diferencia.\u201d<\/p>\n

A parceria entre Meridian e Provenir teve in\u00edcio na primavera de 2020, em paralelo ao lan\u00e7amento do primeiro produto do sistema de origina\u00e7\u00e3o de cr\u00e9dito (LOS) da Meridian, uma plataforma desenvolvida para gerenciar todo o ciclo do empr\u00e9stimo, desde a solicita\u00e7\u00e3o e a contrata\u00e7\u00e3o at\u00e9 precifica\u00e7\u00e3o e elegibilidade. O valor dos novos motores de decis\u00e3o ficou evidente rapidamente, com a possibilidade de tomar decis\u00f5es mais \u00e1geis e reduzir riscos potenciais, com base em dados precisos e em tempo real.<\/p>\n

\u201cA equipe da Provenir entendeu o que est\u00e1vamos tentando alcan\u00e7ar\u201d, diz Van Rooijen. \u201cEm vez de apenas falar sobre a solu\u00e7\u00e3o deles, eles ouviram atentamente nossos objetivos, se aprofundaram no desafio e nos mostraram o caminho para chegar l\u00e1.\u201d<\/p>\n<\/div>\n

Aprimorando a Jornada do Consumidor de Ponta a Ponta<\/h2>\n
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No passado, analistas de cr\u00e9dito costumavam trabalhar juntos em um mesmo espa\u00e7o, trocando ideias constantemente. Diante de determinados cen\u00e1rios de opera\u00e7\u00e3o, algu\u00e9m da equipe sabia exatamente onde buscar as informa\u00e7\u00f5es ou quem contatar para viabilizar a tomada de decis\u00e3o.<\/p>\n

Apesar da complexidade da an\u00e1lise de cr\u00e9dito ao consumidor e dos desafios impostos pela COVID, a Provenir conseguiu aprimorar esse modelo baseado em conhecimento interno ao oferecer \u00e0 Meridian uma ferramenta de decis\u00e3o \u00e1gil, de r\u00e1pida configura\u00e7\u00e3o e que permite ajustes sem a necessidade de desenvolvimentos complexos ou longos prazos de implementa\u00e7\u00e3o. \u201cEsse foi um dos principais fatores para n\u00f3s e o motivo de termos escolhido a Provenir\u201d, afirma Van Rooijen. \u201cN\u00e3o quer\u00edamos ter que criar um novo ciclo toda vez que fosse necess\u00e1rio alterar uma regra.\u201d<\/p>\n

Al\u00e9m de gerenciar riscos de forma mais eficaz, a Meridian passou a ter muito mais agilidade para tomar decis\u00f5es bem fundamentadas em menos tempo, melhorando a experi\u00eancia dos associados ao longo de todo o processo. Segundo Van Rooijen, o objetivo era automatizar o m\u00e1ximo poss\u00edvel e permitir que os analistas de cr\u00e9dito da Meridian se concentrassem nos casos mais espec\u00edficos \u2014 opera\u00e7\u00f5es que exigem uma an\u00e1lise diferenciada por apresentarem maior n\u00edvel de risco.<\/p>\n<\/div>\n

As Muitas Vantagens do Machine Learning<\/h2>\n
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Um dos pilares na constru\u00e7\u00e3o dos novos modelos da organiza\u00e7\u00e3o foi o uso de machine learning para identificar padr\u00f5es que, para a equipe de an\u00e1lise de cr\u00e9dito, j\u00e1 eram quase intuitivos \u2014 e, em alguns casos, padr\u00f5es que nem mesmo os analistas conseguiam identificar de forma consciente. Esses resultados e a otimiza\u00e7\u00e3o das regras trouxeram maior consist\u00eancia entre as an\u00e1lises, independentemente de o cliente ser atendido em uma ag\u00eancia f\u00edsica ou por canais digitais. A plataforma da Provenir facilitou o uso dos resultados do machine learning para simular empr\u00e9stimos ou financiamentos imobili\u00e1rios, avaliando o que teria acontecido a partir de pequenos ajustes em determinadas regras.<\/p>\n

\u201cNa Meridian, temos uma forma diferente de enxergar o cr\u00e9dito, e a solidez do nosso portf\u00f3lio comprova que fazemos isso muito bem\u201d, afirma Van Rooijen. \u201cPor isso, era fundamental traduzir e preservar essa abordagem diferenciada de concess\u00e3o de cr\u00e9dito em um sistema escal\u00e1vel, de ponta a ponta, que se sustentasse ao longo do tempo.\u201d<\/p>\n<\/div>\n

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