Construa o contexto: aplique os dados alternativos através de passos executáveis Passar de uma visão de dados em 1D ou mesmo 2D para uma visão totalmente tridimensional de seus clientes pode parecer assustador, mas não precisa ser. Use os passos executáveis abaixo para começar: 1. Prova de Conceito Defina os clientes e as decisões de crédito que quer prever. Você está focado em clientes sem serviços bancários, pequenas empresas buscando empréstimos de curto prazo ou consumidores jovens com histórico de crédito mínimo? Pense em suas metas – você está tentando prever quais clientes pagarão seus empréstimos em dia ou precificar empréstimos para ser mais competitivo? Use essas informações para desenvolver um projeto de prova de conceito. 2. Desenvolva seus Modelos de Risco + Identifique Parceiros de Dados Assim que tiver seu projeto, você precisará definir sua estratégia de risco de crédito e identificar parceiros de dados. Dependendo de sua abordagem de negócio, poderá adquirir o modelo ou os dados primeiro! Independentemente de estar construindo seu modelo internamente ou usando um terceiro, você precisará adquirir os dados para embasá-lo ao contratar diversos parceiros de dados ou através de um marketplace de dados.
Esta lista de fontes de dados alternativos não é completa. Independentemente de quais fontes de dados se alinham mais adequadamente com seu modelo de negócio, o objetivo é incluir os dados alternativos certos para construir o perfil de crédito certo por pessoa ou empresa e empréstimo com base em uma pontuação ajustada sem sacrificar a velocidade ou o risco financeiro. Veja algumas empresas que têm tido sucesso com alguns dos dados alternativos mencionados: • A microcredora sediada no México Baubap , foca em clientes sem histórico de crédito. Usando tecnologia própria de subscrição para criar classificações de crédito do cliente por meio de dados alternativos, os clientes só precisam ter um título de eleitor válido e um celular Android. Isso permite que recebam um microempréstimo aprovado de 500 a 5.000 pesos em questão de minutos. 7 • A fintech dos EUA Petal é uma empresa de cartões de crédito que oferece produtos a consumidores novos em crédito e normalmente ignorados por grandes bancos. A Petal analisa o histórico bancário do consumidor e, então, cria uma pontuação alternativa chamada Cash Score, que mede o potencial de crédito com base na renda, economias e histórico de gastos da pessoa. 8 • A fintech de Singapura Credolab trabalha com credores no mundo inteiro e constatou que, ao trabalhar com seus clientes na África, a melhor fonte de classificação alternativa vem de dados de carteira móvel, pois pouquíssimos consumidores usam cartões de crédito ou débito. Esses dados alternativos também servem de substitutos para a renda, ajudando a computar o valor preditivo para decisões de risco de crédito. 9 • A argentina Findo usa um algoritmo de crédito para analisar dados de aplicativo, renda, contato e outros do smartphone de um cliente. Uma pontuação de crédito móvel é, então, criada, permitindo que a fintech avalie o risco de crédito e ofereça empréstimo instantâneo. 10
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