As novas fontes de dados e como utilizá-las com inteligência
As novas fontes de dados e como utilizá-las com inteligênciaO mercado financeiro como um todo cada vez nos surpreende mais, pois o que antes era tido como apocalíptico no setor – um contra o outro, quem acabará com quem, bancos ou fintechs, entre outros exemplos – foi dando espaço a ideias cada vez mais claras do quanto há espaço para todos, a área é gigantesca e a parceria entre empresas é crescente, sobretudo no Brasil, onde temos nossas operações, este país continental e de potencial sem paralelo.
No campo dos dados, o que antes era somente o uso intensivo de birôs de crédito tradicionais, com o advento de open banking, open finance e toda a sopa de letrinhas, as fontes de informações passaram a ser quase infinitas. Pensar que hoje, por exemplo, grande parte dos boletos gerados e registrados no Brasil está nas mãos de um grande player, e daí é possível extrair uma grande massa crítica, dentre emissões, compensações e afins – que incrível -, sem a dependência de reciprocidade de todo ou parte do mercado, uma vez que o movimento é de cima para baixo, e em massa.
E sobre dados alternativos, o que já se vem falando há um bom tempo, mas com pouco uso ainda, agora passa a ser quase que uma condição sine qua non, ou seja, todos os grandes bancos pelo menos já estão aderentes e usando. E o restante do mercado, pequenas e médias financeiras, fintechs e empresas não financeiras, mas que concedem crédito a seus clientes, esses ainda, um grande oceano azul, e pouco explorado, mas que podem com isso potencializar sua atuação, vendas, aumento de limite, fidelização de clientes e diminuição de riscos.
Entre os dados alternativos, vou citar alguns aqui que, inclusive, vi recentemente em eventos dos quais costumo participar sobre as últimas iniciativas e inovações dos mercados financeiro e de crédito. Hoje todo aplicativo tem a possibilidade de ter “instalado” um chamado SDK (Software Development Kit), isso tudo cumprindo normas e com consentimento do cliente, e aqui um ponto de atenção, consentimento geralmente é dado nos “Termos e Condições – Privacidade”, que como de costume, poucos leem, mas ok, vamos ao ponto.
Um dos exemplos dados foi a relação capturada quando um cliente, por exemplo, pessoa física, está aplicando para um crédito, e nesse momento é possível extrair a informação de quantos % está a bateria dele, e com isso, baseado em dados históricos, modelos analíticos e estatísticos, chegar a conclusão de que 45% é chance de inadimplência de quem aplica com a bateria em 34% ou menos de capacidade, e nos casos de 78% ou mais de capacidade de bateria a inadimplência cai para 26% de chances, diferente né? Mas se pararmos para pensar em vários pontos, tem seu sentido sim.
Além dos dados, o que é possível criar com eles, através de algoritmos de verdade, com vida, e não somente funções ‘if’ (se) isso aquilo, ou se aquilo isso, que tem também seu valor, mas com um estudo estatístico, implantação de machine learning, conseguimos manter modelos vivos e acompanhando de acordo com o que for o objetivo, redução de inadimplência, aumento de ROI, entre outros, tudo isso com o avião voando (“on the fly”), sem deixar os modelos caírem por não estarem integrados constantemente, e então perderem sua vida, sua acuracidade. Portanto, não deixem de ter ao menos uma pessoa na empresa, com os olhos no futuro, isso é importantíssimo, visto que o futuro chega cada vez mais rápido.
>Texto originalmente publicado no Portal de Notícias INFOCREDI 360, confira aqui.
