O avanço da inteligência artificial (IA) tem revolucionado diversos setores, e o mercado financeiro não é exceção. Para empresas que lidam diariamente com operações de crédito, como do varejo, fintechs, bancos e outros grandes players, os motores de decisão, impulsionados pela tecnologia, tornaram-se uma peça-chave para melhorar a gestão orçamentária como um todo. Os modelos atuais, munidos de capacidade analítica e guiados pelo aprendizado de máquina, têm evoluído de maneira exponencial com a adoção de IA e algoritmos preditivos. Quando aplicados às rotinas empresariais, ajudam a equilibrar a necessidade de expandir suas bases de clientes com a necessidade de minimizar os riscos envolvidos na jornada de crédito. Mas, afinal, o que é realmente um motor de crédito? Como a inteligência artificial impacta a fidelização, a rentabilização e a gestão preventiva dos negócios? É disso que vamos tratar hoje. Aproveite o conteúdo e aprenda como o motor de crédito pode ajudar a tomar decisões mais acuradas e seguras! Leia também: O que é um motor de decisão de crédito e suas vantagens
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O que é um motor de crédito?
Um motor de crédito é uma ferramenta tecnológica que automatiza a tomada de decisão em diferentes níveis de complexidade sobre as análises e concessões de valores, com base, por exemplo, em dados de comportamento e histórico financeiro dos CPFs ou CNPJs avaliados. Para grandes players do mercado, os motores de crédito não só facilitam a identificação de perfis de risco, mas também exploram oportunidades com parceiros que podem não ter fácil acesso a valores, mas possuem uma boa tendência ao pagamento. Isso amplia as possibilidades de crescimento econômico e fomenta parcerias de longo prazo baseadas em confiança.
Quais os benefícios de um motor de crédito?
Os motores de crédito conseguem analisar uma completude de dados de forma rápida e simples, sem deixar nada de lado. Ou seja, trazem um entendimento macro sobre clientes e prospects com comportamentos positivos e negativos em conjunto: o grande ganho é perceber todas as informações existentes no mercado e conseguir filtrá-las de forma prática. Também diminui investimentos em infraestrutura tecnológica, traz mais eficiência operacional com a padronização de processos e, como bônus, o motor de crédito oferece uma melhor experiência para o cliente final, sem fricções. Pedro Braga, diretor de Plataformas de Decisão da Serasa Experian, mostra em entrevista que: “A partir do recebimento das informações dos clientes para os quais as empresas precisam tomar a decisão de crédito, a plataforma enriquece com os dados de comportamento de crédito do mercado.
Por meio de parâmetros, é possível que a credora determine, com base no perfil de seus clientes, para quem decide negar o crédito, qual o motivo dessa recusa e para quem ele decide aprovar o crédito e qual o valor a ser concedido”.
Como os motores de crédito evoluíram com a inteligência artificial?
A evolução da análise de crédito evoluiu com a inteligência artificial e o machine learning: antes, as análises dependiam de processos manuais absurdamente mais demorados e, muitas vezes, imprecisos, que monitoravam parte dos dados apenas, considerando mesas de crédito de centenas de solicitações por dia. Agora, com o advento da tecnologia, essas análises tornaram-se muito mais rápidas, precisas e customizadas com a necessidade de cada negócio. A tecnologia permite a avaliação de grandes volumes de dados em tempo real, podendo considerar também não apenas informações financeiras convencionais, mas também dados positivos e premium. Com a integração da IA com o big data e o aprendizado de máquina (Machine Learning), grandes players do mercado podem otimizar processos que antes levavam semanas, reduzindo significativamente o tempo de resposta e aumentando a precisão das decisões, seja para expandir os limites propostos, ajustar as condições futuras a cada cliente ou para aprimorar suas políticas de crédito em negociações de carteira. Você pode se interessar: Como o Machine Learning otimiza o ciclo de crédito? Entenda! Segundo um levantamento realizado pela Serasa Experian — primeira Datatech do Brasil e maior da América Latina —, há espaço para que Instituições Financeiras ampliem seu ganho potencial e minimizem os riscos de insolvência por meio de uma gestão mais apurada dos clientes que já estão em sua carteira, principalmente a partir da IA e Machine Learning. Pedro Braga afirma que: “A gestão de carteira customizada para a definição de limites de crédito mais adequada a cada perfil de consumidor traz uma visão 360º desse cliente no mercado, essencial para a rentabilização das IFs, uma vez que é muito mais barato ampliar a oferta para um cliente que você já conhece do que ir em busca de clientes novos.
O alto custo de aquisição de novos clientes, em especial para instituições financeiras, é um grande desafio e conhecer mais a fundo seus próprios clientes e fazer a oferta certa para cada um deles pode ser uma das alternativas para gerar mais receita com um custo menor de aquisição, além aumentar a taxa de fidelização e fazer com que ele centralize sua vida financeira naquele banco”. Em resumo, os modelos de IA conseguem cruzar uma quantidade muito maior de dados do que qualquer ser humano ou sistema tradicional, utilizando dados comportamentais, financeiros e até mesmo geográficos para calcular o risco de inadimplência ou rentabilidade com mais exatidão. Um cliente que possua um histórico limitado com instituições bancárias, por exemplo, pode ser reavaliado com base em outros fatores, como pontualidade no pagamento de contas de serviços ou compras parceladas em varejo, que são identificadas por meio do Cadastro Positivo e demais fontes de dados alternativos. Esse processo não só melhora as previsões sobre quem representa um risco de inadimplência, mas também identifica oportunidades escondidas para concessões de crédito em perfis que, de outro modo, poderiam ser descartados. A IA não se limita a categorizar um cliente como “bom” ou “ruim”, mas cria uma visão muito mais granular sobre cada parceiro ou prospect.
Saiba mais sobre os motores de crédito da Serasa Experian!
Você sabia que a Serasa Experian oferece ferramentas baseadas em Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial que constroem modelos preditivos capazes de ajudar as empresas a identificar riscos e oportunidades em sua base de clientes? Sim! Nossas ferramentas combinam inteligência analítica e big data para analisar tanto o passado quanto o presente, assumindo o desafio de antever o futuro. Ou seja, elas transformam riscos em oportunidades de ativação, reativação, gestão de limites, cross-sell, up-sell e gestão preventiva. Entenda:
- Ativação e reativação: estimule o uso recorrente dos seus produtos, recupere o uso de clientes inativos e trabalhe melhor as bases de clientes já cadastrados, mas que ainda não consomem na empresa;
- Gestão de limites: saiba com clareza qual é o limite de crédito ideal que você pode oferecer para cada cliente e aproveite o potencial completo da sua carteira de negócios;
- Cross-sell e up-sell: faça ofertas de acordo com o perfil e a necessidade de cada lead, estimule o uso de novos produtos, aumente seu ticket médio ou explore melhor seu portfólio nos clientes;
- Gestão preventiva: controle melhor os riscos, otimize a exposição dos mais vulneráveis, identifique quem tem maior potencial de pagamento ou antecipe-se à inadimplência para evitar maiores atrasos.
Nosso papel, como Serasa Experian, é apoiar as empresas e as pessoas na democratização do acesso ao crédito baseado em inteligência analítica. Então, não perca tempo. Converse agora com um de nossos analistas e encontre a solução que mais se adequa ao seu tipo de negócio. Te esperamos!
