Empresas que possuem maior capacidade de análise de dados conseguem traçar estratégias e ações mais assertivas em seus negócios.
Informações diversificadas, vindas de fontes distintas, agregam mais valor ao serviço e/ou produto oferecido.
No setor de crédito, para competir com grandes bancos, as fintechs têm incorporado novos dados à análise de crédito, segundo relatório do Morgan Stanley.
Geolocalização, comportamento em redes sociais, satisfação do cliente, restituição de Imposto de Renda e histórico trabalhista são algumas das informações empregadas pelas startups.
A inteligência artificial (IA) também é uma das inovações utilizadas pelas fintechs.
Fintechs x Inteligência Artificial
Essa tecnologia permite processar maior volume de dados e tornar a avaliação de riscos de crédito mais precisa e em tempo real.
A IA pode ser aplicada no processamento de dados de relacionamento com clientes, como saldo pendente, data de pagamento de parcelas, dias de atraso e nível de endividamento.
As informações de agência de crédito padrão, como Serasa e Boa Vista, ainda são relevantes na análise e são combinadas com os elementos não convencionais.
Essa diversidade de dados possibilita identificar de forma mais precisa o comportamento do tomador do empréstimo e reduzir o risco de inadimplência, além de prevenir fraudes.
Importante ressaltar que, diferentemente de outros países, o cadastro positivo no Brasil não é obrigatório, o que dificulta a análise de crédito.
Em consequência disso, as únicas informações que as empresas podem armazenar são de dívidas em atraso.
Convidado:
Jorge Vargas Neto é fundador e CEO da fintech Zen. Também é co-fundador e diretor da Associação Brasileira de Crédito Digital (ABCD).