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SPOTLIGHT Patrocínio de: Provenir
O negócio de empréstimos de dinheiro está mudando, e rapidamente. A tecnologia inovadora, estimulada pela expansão de dados e pela inteligência artificial, está redefinindo empréstimos.
Novas fontes de dados e IA inovadora estão redefinindo o negócio de empréstimos Setembro de 2022 Autores: Aaron Press, Diretor de Pesquisas e Raymond Pucci, Diretor de Pesquisas
Visão geral do mercado O negócio de empréstimo de dinheiro está mudando rapidamente. A tecnologia inovadora, estimulada pela expansão de dados e pela inteligência artificial, está redefinindo empréstimos. Mutuantes tradicionais e também fontes alternativas, como nonbanks e provedores do tipo “compre agora, pague depois” (buy now, pay later – BNPL), estão reimaginando como pessoas físicas e jurídicas obtêm crédito. Interação intuitiva online e entrega rápida são cada vez mais comuns para uma série de serviços. Os consumidores se acostumaram à facilidade e à eficiência do comércio eletrônico que, por sua vez, mudou o modo de pensar dos consumidores sobre sua experiência em várias outras interações de negócios, tanto pessoais quanto profissionais. Enquanto isso, há décadas, as decisões sobre empréstimos são tomadas de forma bem semelhante, maximizando modelos de pontuação meticulosamente desenvolvidos, exigindo muita mão de obra, que são baseados, em grande parte, em dados tradicionais. Esses dados limitados são combinados com regras pouco refinadas e pontos binários de decisão que podem, desnecessariamente, deixar mutuários sem acesso aos recursos e mutuantes sem acesso aos clientes. Mas, os mesmos avanços que estão mudando experiências e expectativas no comércio eletrônico, estão encontrando tração na área de empréstimos, possibilitando níveis de comércio eletrônico para os clientes. Os dados sobre consumidores, negócios e transações estão aumentado quanto a volume e disponibilidade. A IA e o aprendizado de máquina (ML) estão criando oportunidades para alavancar esses dados para fins de análises avançadas e modelagem de riscos (Figura 1). E a computação na nuvem possibilita que fintechs e bancos apresentem nova funcionalidade ao mercado, com mais rapidez e menos infraestrutura (Figura 2).
Resumo
PRINCIPAIS PONTOS LEVANTADOS » A tecnologia da inteligência artificial (IA), acompanhada por novas e diversas fontes de dados, é essencial para possibilitar as aprovações de empréstimos digitais precisas e respeitando prazos. As instituições financeiras e fintechs estão investindo na tecnologia para decisão de riscos baseada na IA que acrescenta agilidade e produtividade de processo para seus sistemas de tomada de decisão. » Modelos que usam IA e poderosos ecossistemas de dados desempenham um papel importante no acréscimo de rapidez e escalabilidade, e em garantir underwriting preciso e equitativo para os empréstimos. » Os mutuantes obtêm resultados positivos e aumentam sua receita por meio da produtividade expandida dos empréstimos, taxas mais altas de aprovação, redução de fraudes e redução de perdas de crédito. » Os mutuários, inclusive os consumidores desbancarizados e os subbancarizados, também obtêm benefícios do processo de decisão de riscos baseado na IA como, por exemplo, experiência aprimorada do cliente, tempo de resposta rápido para a tomada de decisão, imagem mais precisa da condição financeira e da capacidade de pagar, personalização das necessidades de empréstimo atuais e futuras e preços ideais.
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Novas fontes de dados e IA inovadora estão redefinindo o negócio de empréstimos
FIGURA 1: Uso da IA para a otimização/avaliação de riscos da carteira de empréstimos Q Em que estágio de investimento na IA a sua empresa se encontra?
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Em produção, nas unidades ou departamentos comerciais Piloto/prova de conceito Em produção em toda empresa Pesquisa/sob consideração Considerada, mas ainda não realizada Não está em consideração
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n = 100 Base = respondentes que indicaram que a atividade comercial principal da organização são operações bancárias Fonte: Industry AI Path Survey, da IDC, maio de 2021 FIGURA 2: Uso da nuvem na originação de empréstimos Q Indique os planos da sua organização para uso da nuvem na originação de empréstimos.
(1.7%) (1.7%)
(35.8%)
Atualmente usando a nuvem, comprada há mais de 12 meses Atualmente usando a nuvem, comprada nos últimos 12 meses Expectativa de mudança para a nuvem dentro de 24 meses Isso foi transferido da nuvem de volta para o local Sempre operei isso no local e não pretendo mudar para a nuvem Não tenho esse capacidade
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Não sabe
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n = 100 Base = respondentes do setor bancário Fonte: Pesquisa Worldwide Industry CloudPath Survey da IDC, maio de 2020
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As vantagens para os mutuantes que adotam a IA e tecnologias de nuvem são bem claras. Os modelos de dados avançados e dados mais inteligentes podem reduzir riscos e também aumentar aprovações. Os preços melhores podem atrair mais clientes. A automação das decisões reduz o custo do processamento manual. A tomada de decisão mais rápida significa que os clientes estarão mais propensos a aceitar uma oferta. Mas, essas vantagens não deixam de ter seus próprios desafios. A disponibilidade de dados cresceu muito, fazendo com que muitos fiquem sem saber como extrair seu valor. Analisar o tipo errado de dados pode prejudicar a eficácia de um modelo. Os mutuantes precisam de ferramentas para acessar os dados certos, no momento certo. As análises avançadas, ainda que estejam mais acessíveis do que nunca, requerem atenção criteriosa. Para os mutuantes, esse conjunto de realidades torna mais importante do que nunca a escolha de dados e parceiros certos com poder de decisão. Melhores dados e melhores análises tomam o lugar de práticas tradicionais de empréstimos A modernização e a digitalização das funções centrais, como decisões sobre crédito, fraude, automação de processos e experiência do cliente estão impulsionando as instituições financeiras e fintechs a investir em Big Data, IA e nuvem para atender às crescentes necessidades dos tomadores de empréstimos. Clientes mutuários procuram uma interação mais tranquila e personalizada com seus mutuantes. Por sua vez, mutuários frequentemente retornam em busca de mais serviços financeiros, o que passa a ser a base para uma relação duradoura com o cliente. Tornar esse tipo de interação uma realidade requer dados adicionais. Mas, mais dados não é o mesmo que dados melhores. E nem todas as decisões irão se beneficiar das mesmas fontes de dados. Cada decisão de empréstimo tem seus próprios parâmetros de risco, dependendo do mutuário e dos seus objetivos para os recursos. O uso de um esquema de modelagem de dados “tamanho único” limita a capacidade de os mutuantes otimizarem decisões e limitarem a faixa de consumidores que podem servir. Isso torna essencial que os dados certos, provenientes das fontes certas, sejam parte do processo de decisão. É importante que as decisões sejam enriquecidas com os modelos corretos de aprendizado de máquina. Com esses modelos embutidos no processo de decisão, fica mais fácil monitorar desvios, que podem ser corrigidos sem impactar a produção. A combinação de tipos diferentes de dados com o aprendizado de máquina significa que os mutuantes podem tomar decisões mais exatas sobre créditos, criando resultados positivos tanto para o mutuante quanto para o mutuário, nos empréstimos pessoais e comerciais. Os modelos acionados pela IA não só acrescentam rapidez e escalabilidade ao empréstimo, como também asseguram uma experiência ideal para o cliente. As instituições financeiras e fintechs terão mais oportunidades de receita que levam ao engajamento sustentável com clientes quando eles investem em soluções tecnológicas baseadas na IA nas suas operações de empréstimos. E, a chave para maximizar o valor da IA são dados robustos. Dados em tempo real que abordam identidade, fraude e crédito são importantes para a tomada de decisões instantâneas que minimizam riscos porque os modelos aprendem constantemente.
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De acordo com o Guia Worldwide 3rd Platform Spending da IDC para operações bancárias (novembro de 2021), os gastos com tecnologia para sistemas de IA devem aumentar, de US$ 11,7 bilhões em 2021 para US$ 27,7 bilhões em 2025, o que representa uma taxa de crescimento anual composta (CAGR, na sigla em inglês) de quatro anos de 24,2%. Sem dúvida, as instituições financeiras entendem a importância da tecnologia de IA para as decisões sobre crédito, e estão em fase acelerada de instalação dessa tecnologia. A tomada de decisões é uma área central para os mutuantes a fim de impulsionar sua estratégia de digitalização visando captar mais participação de mercado e otimizar a receita. Os modelos de decisões de risco que utilizam um ecossistema de dados robusto para estimular a tecnologia de IA têm uma função crítica para as decisões de empréstimos de sucesso. Benefícios para os mutuários que usam modelos de decisão de riscos baseados em IA e alimentados com dados Os mutuantes encontrarão resultados que farão a diferença ao utilizarem a tecnologia de IA e vários tipos de dados em suas operações de empréstimo, incluindo: » Decisões otimizadas sobre empréstimos. As pontuações de crédito tradicionais desconsideram tomadores excluídos do sistema bancário ou parcialmente excluídos do sistema bancário com histórico de crédito limitado, e frequentemente podem dar impressão errada dos tomadores com histórico já estabelecido. A combinação de novas fontes de dados e IA pode expandir a avaliação dos riscos usando centenas de tipos de dados de crédito alternativos, o que gera taxas de aprovação mais altas e preços melhores. » Produtividade e crescimento expandido de empréstimos. A originação e o processamento de empréstimos exigem muita mão de obra. Uma plataforma automatizada de decisões, que inclui a IA e acesso a várias fontes de dados, gera um volume maior de pedidos de empréstimo, e com mais precisão. » Mais receitas/menos inadimplências e perdas. A fraude nos pedidos abrange esquemas como identidade sintética e invasão de conta. Os algoritmos de IA e ML detectam pedidos fraudulentos e identificam mutuários legítimos que, de outra forma, poderiam ser rejeitados se houvesse suspeita inicial de serem fraudulentos (um falso positivo). » Capacidade de atingir escala e agilidade. Com a tecnologia certa, as instituições financeiras podem responder rapidamente e competir com sucesso no mercado digitalmente nativo. Além disso, a tecnologia no-code possibilita inovação e mudanças rápidas nas regras de empréstimos. As instituições financeiras têm melhor controle do crescimento dos empréstimos ao longo do tempo e respondem rapidamente às mudanças no volume de pedidos de empréstimo. Benefícios para os mutuários que usam modelos de decisão baseados em IA Os mutuários veem benefícios quando os mutuantes usam IA na tomada de decisões, as quais acarretam: » Experiência aprimorada do cliente. Os consumidores estão acostumados com conveniência e imediatismo em todo tipo de transação digital. O processamento de empréstimos que usa IA significa mais tarefas manuais automatizadas e um processo de pedido mais simplificado, de ponta a ponta.
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» Tempo de resposta rápido para a tomada de decisão. Atrasos nas decisões de crédito costumam fazer com que os tomadores mudem para outro mutuante. Os modelos de IA reconhecem, com alta precisão, os mutuários qualificados para receber crédito, o que resulta em decisões mais rápidas de concessão de crédito e taxas de aprovação mais altas. » Imagem mais precisa do histórico de crédito e condição atual do mutuário. Muitos mutuantes adotam funções de originação de empréstimos que perpetuam a exclusão financeira dos mutuários sem pontuações de birôs de crédito. As soluções da tecnologia de IA estão programadas para avaliar o risco do mutuário de dados de crédito alternativos, como dados de telecoms, pontuação da presença social, pontuação dos dados de dispositivos, pagamentos de contas dos serviços de utilidade pública, pagamentos de aluguel e outras transações financeiras. » Personalização das necessidades de empréstimo atuais e futuras. Os pedidos de empréstimo contêm uma ampla variedade de dados sobre o histórico financeiro e padrões de dispêndio do tomador. Usando modelos de análise preditiva, os mutuantes podem entender as necessidades bancárias atuais e futuras de um mutuário, o que leva à venda cruzada de outros produtos e serviços. » Preços ideais. Outro tipo de personalização refere-se às taxas e termos do empréstimo. Os modelos de IA podem identificar as características do mutuário e prever os padrões de pagamentos futuros, e assim estabelecer preços e termos ideais para a duração do empréstimo. Considerações sobre a plataforma de decisões da Provenir orientada por IA e alimentada por dados As fintechs e instituições financeiras de crédito operam em mercados altamente competitivos, sendo forçadas a entregar mais valor para seus clientes, incluindo consumidores, empresas e comerciantes. A Provenir fornece a esses mutuantes uma plataforma de decisões ativadas por IA e alimentadas por dados, que opera como uma plataforma nativa em nuvem como serviço (PaaS). Essa plataforma de decisões possibilita flexibilidade e escalabilidade aos mutuantes, para que implementem estratégias de risco de crédito em todas as suas ofertas verticais e todos os seus produtos. A plataforma da Provenir atende muitos tipos de empréstimo e mercados verticais: » Compre agora, pague depois (buy now, pay later - BNPL) » Fintech » Telco » Empréstimos para pequenas empresas » Varejo e ponto de venda » Integração do comerciante digital » Financiamento automático » Originação bancária e de empréstimos
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A tecnologia da Provenir habilita integrações rápidas de dados, tomada de decisão totalmente automatizada e insights comerciais em tempo real por meio de uma interface de usuário no-code , do tipo arrastar e soltar que elimina uma codificação rígida. A plataforma de decisões da empresa oferece os seguintes benefícios para os clientes mutuantes: » Expansão da base de clientes. Os mutuantes podem aprovar mais pedidos do que antes ao usarem a IA e fontes de dados alternativos. O uso da IA também gera avaliações dos fatores de risco mais precisas. A inclusão financeira atrai clientes adicionais, pois as decisões de crédito serão baseadas em uma variedade maior de dados alternativos. » Identificação de fraudes. As soluções da dados alinhadas às decisões de risco possibilitam a tomada de decisões rápida, mais precisa e menos avaliações manuais para identificar e prevenir fraudes durante a integração. Esse sistema maximiza as taxas de aprovação ao detectar com mais precisão os verdadeiros fraudadores, e ao reduzir falsos positivos que, na realidade, são candidatos legítimos. » Refinamento de preços baixos. A IA distingue os vários perfis de clientes e personaliza o preço certo para cada candidato. Isso maximiza a rentabilidade, otimiza a receita e reduz futuras perdas com empréstimos. » Sustentabilidade do relacionamento com clientes. A plataforma analisa mais dados de clientes, em ritmo mais rápido, possibilitando que os mutuantes combinem melhor suas ofertas com os tipos de candidatos. Os mutuantes podem estabelecer relacionamentos duradouros quando respondem proativamente às necessidades futuras dos mutuários. » Otimização da gestão dos clientes. O processamento mais rápido e inteligente dos dados do mutuário, em tempo real, possibilita a análise preditiva das contas do cliente. A tecnologia de IA detecta padrões e sinais da atividade do cliente que podem revelar fatores de risco e uma eventual delinquência no pagamento do empréstimo. Com esses sinais de alerta precoces, os mutuantes podem colaborar com os mutuários para evitar ações de cobrança e recuperação. Desafios A Provenir enfrenta os seguintes desafios no campo da tecnologia de decisão de risco direcionados às fintechs e instituições financeiras: » Crescente saturação do mercado. Embora seja previsto que o gasto em tecnologia da IA pelas instituições financeiras e fintechs irá aumentar significativamente nos próximos três a quatro anos, muitos desenvolvedores e vendedores de tecnologia estarão competindo nesse mercado. Os vendedores de decisão de riscos precisam demonstrar para os compradores que possuem recursos importantes de diferenciação e assim se distanciar de seus concorrentes. » Percepção de alto custo do sistema. Os custos de implementação da IA podem ser elevados e variam muito entre os compradores de tecnologia, dependendo de seus sistemas de TI e necessidades de empréstimo. Além disso, a integração de modelos pode depender do conhecimento interno e da infraestrutura de dados das fintechs e instituições financeiras. Os vendedores precisarão demonstrar que podem cumprir as promessas de integração rápida e forte retorno do investimento (ROI).
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» Integração e alinhamento dos sistemas. Os mutuantes procuram uma implantação fácil para todo sistema novo. Os provedores de tecnologia devem ser capazes de demonstrar uma implantação tranquila e ROI rápido. » Percepções desfavoráveis. Alguns mutuários e partes mutuantes interessadas preocupam-se no sentido de a tecnologia de IA carecer de fidedignidade. Os modelos podem introduzir ou reforçar vieses não intencionais, principalmente entre os tomadores subservidos ou sub-bancarizados. Outros acham que os sistemas de IA carecem de transparência, representando desafios regulatórios para as instituições financeiras. A tecnologia de decisões de riscos deve incorporar governança clara de modelos e demonstrar uma situação igual para todos os candidatos a empréstimos. Conclusão A digitalização da tomada de decisões gera empréstimos bem-sucedidos nas instituições financeiras e fintechs que servem aos tomadores consumidores, empresas e comerciantes. Dentre as tecnologias avançadas no setor de serviços financeiros, os modelos de decisão de riscos baseados em IA e alimentados por dados não tradicionais e alternativos se destacam como sistemas transformadores que alteram o cenário competitivo dos empréstimos. Com o diferencial competitivo proporcionado pela IA, as decisões de empréstimo são mais precisas, produzem mais receitas, reduzem a perda com empréstimos e abordam a exclusão financeira. As plataformas de tecnologia de IA são altamente escaláveis e ágeis para atender às necessidades tanto dos mutuantes quanto dos mutuários, ao mesmo tempo que estabelecem uma experiência valiosa para o cliente. A IDC acredita que os sistemas de decisões de risco são um caminho crítico do processo de empréstimo que exige rapidez e uma jornada de cliente tranquila. A Provenir montou um robusto sistema de decisão de riscos baseado em IA, acompanhado por valiosas soluções de dados e está bem-posicionada para atender às necessidades de fintechs e instituições financeiras de empréstimo, à medida que aumentam seus gastos com tecnologia. Sobre os analistas Aaron Press, Diretor de Pesquisas, Worldwide Payment Strategies
Aaron Press é diretor de pesquisas da IDC Insights, responsável pelo setor de pagamentos globais. As pesquisas do Sr. Press abrangem desafios bancários, corporativos e comerciais referentes à evolução das redes, sistemas e tecnologia de pagamentos; riscos de fraudes e segurança e problemas legais e regulatórios. Raymond Pucci, Diretor de Pesquisas, Worldwide Consumer and Small Business Lending Digital Transformation Strategies Raymond Pucci é diretor da prática Worldwide Digital Lending Transformation Strategies. A principal pesquisa de Raymond concentra-se nas soluções emergentes e nos casos de uso referentes à transformação dos empréstimos nas instituições financeiras e fintechs que visam consumidores e empresas de pequeno e médio porte.
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MENSAGEM DO PATROCINADOR Mais sobre a Provenir A Provenir ajuda fintechs e prestadores de serviços financeiros a tomar decisões inteligentes com mais rapidez, com nossa plataforma de decisão de riscos orientada por IA e alimentada por dados. Com uma combinação exclusiva de soluções de identidade, fraude e crédito, IA simplificada e tecnologia de decisão de qualidade mundial, a Provenir oferece um ecossistema de riscos coesivo para capacitar decisões mais inteligentes em todo ciclo de vida do cliente – com oferta de dados diversificados para insights mais profundos, decisões otimizadas automaticamente e um circuito contínuo de feedback visando um aperfeiçoamento constante. Totalmente configurável e dimensionável para apoiar seus objetivos de negócio, a plataforma da Provenir potencializa a inovação na tomada de decisão em todas as organizações, impulsionando melhorias na experiência do cliente, acesso aos serviços financeiros, agilidade dos negócios e muito mais. A Provenir trabalha com organizações de serviços financeiros disruptivos em mais de 50 países e processa anualmente mais de três bilhões de transações. Confira como uma solução alimentada por dados e orientada por IA pode impulsionar rapidamente a inovação e promover o seu crescimento. Para saber mais sobre a Provenir e nossa plataforma de empréstimos, acesse nosso site: www.provenir.com.
O conteúdo deste trabalho foi adaptado a partir de pesquisas da IDC publicadas em www.idc.com .
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Este documento foi produzido pela IDC Custom Solutions. As opiniões, análises e resultados de pesquisas apresentados neste documento foram extraídos de pesquisas e análises mais detalhadas realizadas de forma independente e publicadas pela IDC, salvo se houver indicação de patrocínio de um fornecedor específico. A IDC Custom Solutions disponibiliza o conteúdo da IDC em vários formatos, para distribuição por várias empresas. Uma licença de distribuição do conteúdo da IDC não implica endosso do licenciado ou parecer sobre o licenciado. Publicação externa de informações e dados da IDC – Toda e qualquer informação da IDC a ser utilizada em publicidades, press releases ou materiais promocionais requer aprovação escrita prévia do vice-presidente ou gerente do país da IDC. O rascunho do documento proposto deve acompanhar tal solicitação. A IDC reserva-se o direito de indeferir a aprovação para uso externo, não importa qual seja o motivo. © Copyright, 2022, IDC. É proibido reproduzir qualquer material sem autorização escrita.
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