Como o Machine Learning otimiza o ciclo de crédito? Entenda!

O Machine Learning (ML) é uma tecnologia que utiliza algoritmos inteligentes que aprendem a partir de grandes volumes de dados para prever fatos e comportamentos humanos de acordo com padrões identificados anteriormente. Por isso, é aplicado nas mais diversas áreas: operações de crédito, marketing, segmentação de público e muito mais!

Acoplado a plataformas de motores de decisão, o ML vem transformando o setor de crédito no Brasil. Sua inteligência analítica consegue antecipar com alto índice de acerto se uma operação — como empréstimos ou vendas a prazo — trará resultados positivos ou, no pior dos casos, inadimplência.

O uso de plataformas que integram Machine Learning com automação das decisões de crédito permite que empresas otimizem o processo completo, desde a análise de risco até a tomada de decisão, reduzindo o tempo de resposta e aumentando a assertividade.

Soluções que combinam dados comportamentais, financeiros e até alternativos em ambiente único automatizado garantem uma análise preditiva mais robusta e segura, permitindo às empresas um maior controle e a personalização das políticas de crédito.

Um estudo da Serasa Experian mostra que soluções que integram “Machine Learning, inteligência artificial, linguagens open source como Python e R e ferramentas para modelagem de ponta — sem a necessidade de integrações e esforços de TI internos do cliente — permitem que clientes construam seus modelos de crédito e reduzam o tempo de implementação em até 75%”.

Incrível, não é mesmo? Quer saber mais sobre o papel do ML no ciclo de crédito desde a prospecção até a cobrança em setores como varejo, indústrias, bancos e instituições financeiras? Então, continue conosco e aproveite o aprendizado!

O que é Machine Learning?

O Machine Learning é uma subárea da inteligência artificial (IA) que permite que sistemas aprendam a partir de dados e experiências anteriores sem serem programados para executar uma tarefa específica. Usuários fornecem dados e o sistema faz análises que resultarão em modelos preditivos sempre atualizados de forma autônoma, sem a necessidade de intervenção humana recorrente.

Além disso, a aplicação do Machine Learning nas decisões de crédito via plataformas oferece uma visão centralizada e contínua do ciclo de crédito, proporcionando agilidade e segurança em cada fase, da concessão à cobrança.

Em outras palavras, são algoritmos projetados para analisar padrões em grande volume de dados (como big data) e, a partir disso, ajustar-se continuamente com novas informações para conseguir antecipar fatos e comportamentos alinhados aos padrões identificados anteriormente e tomar decisões com base em análises preditivas, de forma completamente independente.

Felipe Araujo, Gerente Executivo de Analytics da Serasa Experian, explica em entrevista que existem dois métodos de modelo de aprendizado (Machine Learning): o supervisionado e o não supervisionado. Ele mostra que “no aprendizado supervisionado, você dá instruções baseadas nas informações que possui e o objetivo é que a máquina aprenda”.

O especialista comenta, ainda, que: “para o uso do total potencial dessa tecnologia, é necessário ter dados qualificados para apresentar à máquina e contar com capacidade analítica de quem vai direcioná-la para se obter resultados mais assertivos e melhor desempenho.”

Se você tem interesse em saber mais sobre como a Inteligência Artificial Generativa funciona, que tal conferir nosso Webinar "Desmistificando a Inteligência Artificial Generativa", com o nosso Tech Lead de Machine Learning Henrique Peixoto? Com esse estudo, você poderá entender muitos aspectos relacionados a GenIA, como:

• Inteligência Artificial Generativa: como essa tecnologia está revolucionando a maneira como criamos e interagimos com dados digitais
• Machine Learning e Deep Learning: como essas duas tecnologias estão por trás dos avanços mais significativos em GenAI, transformando setores inteiros
• Considerações éticas na IA: importância da ética nessa pauta e como aplicá-la para desenvolver tecnologias responsáveis
• Prompts: dicas para te ajudar a montar um modelo de prompt ideal para que você consiga otimizar o seu dia a dia, com resultados mais assertivos
• Inovações da Serasa Experian em IA: insights sobre como a Serasa Experian está utilizando a inteligência artificial para impulsionar a inovação e eficiência

O que é o ciclo de crédito?

O ciclo de crédito refere-se ao processo completo de concessão, monitoramento e cobrança do crédito. Ele começa na prospecção, momento em que as empresas buscam novos clientes ou parceiros, passando pela originação, quando é tomada a decisão de conceder o crédito, até a fase de gestão, aqui, o cliente é monitorado. Por fim, há a cobrança, ou seja, a empresa assegura o recebimento do crédito concedido.

Plataformas que oferecem gestão integrada desse ciclo possibilitam que as empresas acompanhem de forma centralizada todas as fases, ajustando suas políticas de crédito conforme as necessidades de mercado, aumentando a eficiência e minimizando riscos.

Quando falamos especificamente de ciclo de crédito, essa tecnologia tem o potencial de impactar positivamente diversas áreas, como varejo, indústrias, instituições financeiras e outros grandes players do mercado, melhorando a precisão e a velocidade das análises em todas as fases.

Além de facilitar a análise preditiva, soluções baseadas em Machine Learning automatizam o processo de crédito, oferecendo maior agilidade nas decisões e uma melhor experiência para o cliente, reduzindo custos operacionais ao longo de todo o ciclo.

Com a sua capacidade de processar vastas quantidades de dados — incluindo informações financeiras, comportamentais e até mesmo dados alternativos —, o Machine Learning oferece informações relevantes sobre o comportamento de consumidores e parceiros, gerando previsões mais precisas e personalizadas.

Uma má gestão financeira deste ciclo de crédito, por exemplo, pode resultar em inadimplência e perda de receitas. Por outro lado, uma gestão eficiente e potencializada por soluções tecnológicas, como IA e ML, permite que as companhias ajustem suas estratégias em tempo real, personalizem ofertas e melhorem a relação com seus clientes.

Vale mencionar também que o Machine Learning pode ser alimentado com dados positivos — como os do Cadastro Positivo — para aprimorar todas as etapas do ciclo de crédito, desde a prospecção de clientes até a cobrança.

Com dados integrados e análises automatizadas, empresas conseguem uma visão 360º dos clientes, oferecendo crédito mais adequado e monitorando os riscos de maneira eficiente.

Como o Machine Learning está revolucionando o ciclo de crédito?

Apesar de não ser novidade, a evolução da tecnologia fez com que o Machine Learning desenvolvesse o potencial de transformar o ciclo de crédito. Isso acontece especialmente em um cenário econômico que requer dados avançados e abordagens analíticas/quantitativas, tanto de dados positivos quanto negativos, com a finalidade de trazer melhorias substanciais em cada uma de suas fases.

Soluções baseadas em Machine Learning são capazes de processar grandes volumes de dados e decidir em frações de segundo, ajustando as estratégias conforme o comportamento do cliente e as tendências de mercado.

A capacidade e a autonomia para analisar grandes volumes de dados históricos e comportamentais permitem uma visão macro sobre a probabilidade de pagamento de um cliente, ajudando diversos setores a conceder crédito de forma mais inteligente e segura aos novos clientes, bem como ajustar limites para os que já fazem parte de suas carteiras.

Conforme o Relatório Global de Tomada de Decisão da Experian, desenvolvido em 2021, tanto PMEs quanto grandes players do mercado podem atuar em cenários complexos com mais confiança quando optam por:

• "Empregar conjuntos de dados alternativos para complementar os conjuntos de dados tradicionais e melhorar as capacidades analíticas em geral"
• "Alavancar dados sintéticos por meio de soluções de Machine Learning para testar e treinar os modelos em vários cenários, destacar riscos potenciais e permitir decisões mais proativas"
• "Reconhecer as limitações de dados e avaliar os modelos analíticos para identificar um possível viés e garantir acesso ao crédito para todos os clientes elegíveis"

Além disso, o uso de plataformas que integram diferentes fontes de dados, incluindo os comportamentais e financeiros, proporciona visão unificada e precisa do ciclo de crédito, permitindo ajustes mais rápidos nas estratégias de concessão.

Agora, vamos entender separadamente quais os principais impactos do aprendizado de máquina no ciclo de crédito. Role a página e compreenda melhor!

1. Possibilita fazer análises de crédito mais precisas

O grande diferencial do Machine Learning é a capacidade de fazer análises automatizadas de crédito altamente precisas. Com a combinação de dados positivos – como os do Cadastro Positivo – e alternativos – como os comportamentais, sociais e transacionais –, os algoritmos guiados pela inteligência artificial conseguem detectar padrões que passam despercebidos em análises manuais.

A automação de políticas de crédito, ajustada por algoritmos de Machine Learning, oferece uma análise de risco em tempo real, permitindo maior precisão na concessão de crédito, mesmo em cenários de alta complexidade.

Além disso, o ML pode evoluir com o tempo, ajustando seus modelos à medida que novos dados são inseridos, garantindo uma visão cada vez mais precisa e atualizada do comportamento financeiro não apenas de clientes que já fazem parte de suas carteiras, mas também de novos leads que desejam fazer negócios.

2. Dá melhores previsões de inadimplência e de parcerias rentáveis

O Machine Learning permite que as companhias identifiquem oportunidades para clientes que historicamente poderiam ter sido rejeitados em análises tradicionais. Essa abordagem mais inclusiva e detalhada pode abrir novas oportunidades de negócios e ajudar as empresas a expandirem suas carteiras de clientes de maneira saudável.

Usando dados avançados e previsões personalizadas, as empresas ajustam os limites de crédito e identificam potenciais parcerias de forma proativa, maximizando os resultados sem comprometer a segurança do negócio. Isso ocorre porque sua IA analisa não apenas dados negativos, mas também positivos, de mercado e de comportamento de pessoas e empresas semelhantes, como:

• Histórico de pagamentos pontuais
• Parcelas de empréstimos e financiamentos quitados
• Quitação regular de empréstimos consignados ou pessoais
• Cumprimento de pagamentos em compras parceladas em lojas de varejo ou faturas de cartão de crédito
• Obrigações recorrentes quitadas, como seguros e aluguéis
• Comportamento de pagamento em contratos de produtos e serviços financeiros diversos

Essa combinação de análise histórica e comportamental, facilitada pela integração de várias fontes de dados, permite que as empresas tenham uma visão mais clara dos clientes com alto potencial de retorno e baixo risco de inadimplência.

3. Aumenta a eficiência operacional e melhora a experiência do cliente

Além de proporcionar uma visão macro do ciclo de crédito, outra vantagem inquestionável do Machine Learning é a capacidade de automação dos processos de análise, o que leva a um aumento significativo da eficiência operacional.

Ao eliminar a necessidade de intervenção manual em processos críticos de decisão, a automação permite que as empresas se concentrem em áreas estratégicas, como inovação e atendimento ao cliente, melhorando sua competitividade no mercado.

Seus algoritmos, junto com o big data, garantem que as decisões sejam rápidas, seguras e livres de erros humanos, permitindo mais análises em menos tempo. E não para por aí. O Machine Learning também consegue melhorar a experiência dos clientes envolvidos quando proporciona tomadas de decisão mais rápidas e precisas.

A personalização das ofertas com base em dados positivos e comportamentais ajuda a construir uma relação de confiança e fidelidade, especialmente para aqueles que passaram por momentos de inadimplência, mas ainda demonstram potencial para serem bons pagadores. E permite também que as empresas ajustem ofertas em tempo real, de acordo com cada perfil, garantindo uma experiência mais fluida e um relacionamento de longo prazo, tanto com clientes novos quanto com os já existentes.

Se você tem dúvidas sobre o momento certo de rentabilizar a sua carteira de clientes, temos uma boa notícia. Na playlist de jornada de crédito da Serasa Experian no YouTube, nossos experts mostram as soluções para reavaliar limites de crédito, maximizar estratégias de upsell e cross-sell e fazer uma excelente gestão preventiva. Confira:

Como implementar o Machine Learning no ciclo de crédito?

Agora que você compreendeu todas as vantagens do Machine Learning, chegou a hora mais especial do nosso conteúdo: ensinar de forma simples e prática como implementar o aprendizado de máquina no ciclo de crédito. O processo requer um planejamento cuidadoso e a escolha de tecnologias adequadas, mas com a nossa ajuda, isso não será difícil. Vamos lá!

Passo 1: escolha as ferramentas e tecnologias

A escolha das ferramentas e tecnologias de Machine Learning precisa ir além de uma simples integração com sistemas existentes. Grandes empresas necessitam soluções robustas, escaláveis e personalizáveis, que possam processar e analisar vastos volumes de dados em tempo real, integrando dados financeiros, comportamentais e alternativos.

Essas ferramentas devem ser capazes de ajustar as políticas de crédito automaticamente, conforme o comportamento dos clientes e as mudanças de mercado, proporcionando análises precisas e decisões rápidas. Elas também precisam ser flexíveis o suficiente para acomodar modelos preditivos complexos, capazes de incorporar múltiplas fontes de dados, como os do Cadastro Positivo, que revelam informações sobre o bom comportamento financeiro de consumidores.

A capacidade de integrar dados de fontes distintas e ajustá-los dinamicamente às estratégias de crédito é crucial para otimizar a eficiência das operações e reduzir o risco de inadimplência.

Além disso, a infraestrutura tecnológica deve estar pronta para suportar essa implementação. Isso inclui a escolha entre plataformas de cloud computing ou on-premises e o suporte para big data. Uma boa prática é optar por fornecedores de tecnologia com expertise comprovada em soluções para grandes players, como as oferecidas pela Serasa Experian, que possui uma base de dados abrangente, plataformas e motores de decisão de crédito.

Passo 2: treine e prepare sua equipe

Para que a implementação do Machine Learning no ciclo de crédito seja bem-sucedida, é muito importante preparar a equipe não apenas tecnicamente, mas estrategicamente. Grandes empresas precisam investir na capacitação recorrente para que seus colaboradores entendam profundamente como os algoritmos de ML funcionam, além de como devem interpretar as análises geradas.

Treinamentos focados em plataformas com automação e análise preditiva capacitam as equipes a tomar decisões mais precisas e personalizadas, ajustando-se rapidamente às novas exigências do mercado de crédito.

No entanto, o treinamento deve ir além do uso básico das ferramentas. É essencial que todos os envolvidos tenham domínio sobre análise preditiva, compreenda a lógica por trás do ML e esteja ciente das melhores práticas para ajuste de parâmetros e melhoria dos modelos.

E é importante lembrar que a capacitação deve incluir não apenas a equipe de TI, mas também as áreas de análise de crédito, compliance, gestão de riscos e operações financeiras. Os colaboradores precisam ser atualizados constantemente sobre as tendências do mercado de crédito, novas regulamentações e mudanças no comportamento do consumidor.

Com tecnologias como o Machine Learning, as equipes podem ajustar estratégias em tempo real, garantindo que as análises sejam sempre baseadas nos dados mais recentes e precisos.

Passo 3: integre o Machine Learning com sistemas existentes

A integração das soluções de Machine Learning com os sistemas existentes na empresa é uma tarefa complexa, especialmente para grandes organizações que utilizam diversos sistemas interligados, como ERP, CRM e plataformas de gestão financeira.

A escolha de soluções que permitem uma integração fluida entre diferentes sistemas e ferramentas de análise preditiva garante que todas as fases do ciclo de crédito estejam conectadas, desde a prospecção até a cobrança.

Por isso, essa integração precisa ser feita de maneira cuidadosa em termos de customização e migração de dados para garantir que eles fluam suavemente entre todos os departamentos. Assim, assegura-se que as análises feitas ao decorrer do ciclo de crédito sejam precisas e rápidas, sem comprometer a qualidade dos dados e menos propensas a falhas.

A eficiência no processo permite que as políticas sejam adaptadas automaticamente às novas fontes de dados e comportamento dos clientes, assegurando agilidade e precisão nas decisões.

Além disso, a integração precisa ser estruturada para que o Machine Learning se comunique de forma eficaz com os motores de decisão e as ferramentas de automação de crédito, garantindo que as decisões sejam baseadas em informações abrangentes e em tempo real.

Plataformas como o PowerCurve Crédito, da Serasa Experian, exemplificam como essa integração pode ser feita de forma eficiente. Além de automatizar o processo de análise e a concessão de crédito, ela permite que grandes players realizem estudos personalizados, criem políticas de crédito específicas e ajustem suas estratégias de crédito dinamicamente. Saiba mais em nossa página de plataformas e motores de decisão!

Passo 4: monitore os modelos preditivos e ajuste-os continuamente

Por fim, é preciso ter em mente que a implementação de Machine Learning não é um processo estático. Se você quer garantir a eficiência e a relevância da ferramenta ao longo do tempo, é fundamental monitorar continuamente os dados e acompanhar de perto o desempenho dos algoritmos, verificando se os modelos preditivos continuam precisos à medida que o mercado muda e novos dados são incorporados. Ferramentas que oferecem dashboards em tempo real permitem ajustes rápidos nas estratégias de crédito.

Essa etapa deve incluir o uso de dashboards de monitoramento em tempo real, que permitam visualizar o desempenho dos modelos, identificar desvios e fazer ajustes imediatos. Essas mudanças são necessárias devido a alterações nas condições econômicas, novos comportamentos dos clientes ou até mesmo por questões regulatórias.

O uso de ferramentas de Machine Learning autoajustáveis, que atualizam seus modelos com base em novas entradas de dados, é uma prática bastante recomendada por muitos especialistas, como reafirmado pelo Gerente Executivo de Analytics da Serasa Experian, no início do nosso conteúdo.

Outro ponto crítico é o versionamento dos modelos de ML. Empresas de grande porte devem manter versões anteriores dos padrões preditivos, o que permite comparar o desempenho ao longo do tempo e ajustar as regras conforme as necessidades do mercado. Além disso, a equipe deve estar equipada para conduzir testes A/B para garantir que as alterações realmente representem melhorias.

Manter um histórico de modelos e realizar testes contínuos garante que as empresas possam tomar decisões mais informadas e seguras, minimizando os riscos associados a mudanças inesperadas.

E não se esqueça da coleta e da análise contínua de feedbacks internos e externos! Eles podem parecer irrelevantes, mas essa devolutiva permite que os ajustes feitos nos modelos de Machine Learning sejam orientados por dados reais de mercado e pela experiência do usuário, otimizando ainda mais a eficácia das análises. Assim, as empresas garantem que suas políticas estejam sempre alinhadas às demandas do mercado, melhorando a rentabilidade e a satisfação do cliente.

Na Serasa Experian, nossa equipe de desenvolvedores de negócios, engenheiros e cientistas de dados está à frente das inovações tecnológicas, utilizando técnicas avançadas de ML e IA para transformar grandes volumes de dados em insights valiosos.

Com o apoio dos nossos cientistas de dados, identificamos padrões ocultos que ajudam a solucionar problemas complexos e impulsionam a criação de produtos escaláveis e seguros, capazes de transformar a gestão do ciclo de crédito das empresas.

Seja para melhorar a precisão na concessão de crédito, reduzir os riscos associados à inadimplência ou aprimorar a eficiência operacional, nossas soluções são adaptáveis às necessidades de empresas de todos os tamanhos e setores.

Acesse nosso portal e saiba mais sobre como podemos otimizar suas operações de crédito por meio de tecnologias inovadoras e de vanguarda. Estamos prontos para ajudar sua empresa a crescer com segurança e inovação!