Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 7,9%

Variação mensal 4,6%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,0%

Variação mensal 7,4%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 39,8%

Percentual no mês 38,7%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 56,7%

Percentual no mês 57,2%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.321,18

Pontualidade do pagamento 77,7%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 268,83

Pontualidade do pagamento 93,9%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 6,94

No mês (em milhões) 1,15

Empresas | Inadimplência

Variação Anual 15,9%

No mês (em milhões) 8,0

MPEs | Inadimplência

Variação Anual 16,4%

No mês (em milhões) 7,6

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 47,9%

No mês (em milhões) 78,2

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 4,2%

Variação mensal -1,5%

Falência Requerida

Acumulado no ano 236

No mês 61

Recuperação Judicial Requerida

Acumulado no ano 638

No mês 167

Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 7,9%

Variação mensal 4,6%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,0%

Variação mensal 7,4%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 39,8%

Percentual no mês 38,7%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 56,7%

Percentual no mês 57,2%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.321,18

Pontualidade do pagamento 77,7%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 268,83

Pontualidade do pagamento 93,9%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 6,94

No mês (em milhões) 1,15

Empresas | Inadimplência

Variação Anual 15,9%

No mês (em milhões) 8,0

MPEs | Inadimplência

Variação Anual 16,4%

No mês (em milhões) 7,6

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 47,9%

No mês (em milhões) 78,2

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 4,2%

Variação mensal -1,5%

Falência Requerida

Acumulado no ano 236

No mês 61

Recuperação Judicial Requerida

Acumulado no ano 638

No mês 167

Decisão

Como a democratização de analytics pode empoderar empresas e consumidores; ouça

Como a democratização de analytics pode empoderar empresas e consumidores; ouça... Saiba mais!

Como a democratização de analytics pode empoderar empresas e consumidores; ouça

O analytics pode ser usado como aliado para gerar novas oportunidades e novos negócios. Ele possibilita trabalhar melhor os dados e desenvolver modelos mais precisos. Com isso, há um ciclo virtuoso que ajuda consumidores e empresas. A democratização de analytics é o tema do novo episódio do podcast “The Shift”, apresentado pelas jornalistas Cristina de Luca e Silvia Bassi. O programa está no ranking de Top 20 podcasts brasileiros de tecnologia do Spotify. Nessa edição, o convidado é Julio Guedes, diretor de Analytics da Serasa Experian. Eles destacam que é possível obter respostas para desenvolver modelos que melhoram a operação de empresas, mesmo sem ser um especialista de dados. “Permite que qualquer profissional de negócio com as perguntas certas e as ferramentas disponíveis, e bastante fáceis de usar, possa cruzar esses dados para chegar aos modelos que vão dar as respostas que ele precisa”, afirma a jornalista Cristina de Luca. Julio reforça que não é necessário ter conhecimentos aprofundados para trabalhar com essas informações, pois existem softwares que conseguem apresentar respostas prontas para perguntas pré-estruturadas. “Claro que teve um trabalho de um cientista de dados, um engenheiro de dados, para estruturar esse processo todo, mas uma vez estruturado, isso já pode ser utilizado por profissionais de várias áreas”, analisa. Julio fala que novas ameaças de fraudes também surgem com o aumento de novos usuários acessando plataformas. Ele diz que o Analytics conecta pontos e consegue ajudar a identificar pessoas, protegendo os consumidores. Para exemplificar a relevância e popularidade do acesso à informação para os consumidores, Julio citou o número expressivo de 18 milhões de brasileiros que consultaram o Serasa Score no mês de agosto de 2020. De acordo o diretor de Analytics, isso expande o conhecimento estatístico, pois as pessoas conseguem compreender como funciona o seu score de crédito. “O que está por trás disso é o machine learning, que é uma técnica complexa, mas que hoje em dia, com a tecnologia, a gente conseguiu simplificar e explicar para todo e qualquer consumidor brasileiro o porquê daquela nota”, relata. Silvia Bassi aborda como empresas norte-americanas despertam a vontade de consumidores melhorarem seu score por meio de comerciais de apps que ajudam a trabalhar a pontuação. Ela comenta que a educação financeira voltada para o consumidor e sua credibilidade ainda não tem tradição no Brasil, mas que as coisas estão começando a mudar. Julio conta que a Serasa trabalha cada vez mais para oferecer dicas simples sobre como melhorar o score de brasileiros. “Se o crédito prosperar, a economia prospera também. Acho que é uma jornada longa, mas estamos no meio do caminho ainda”, avalia. Ouça o último episódio da terceira temporada do podcast The Shift, que traz outras análises sobre o tema.

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