Dados alternativos: a chave para a avaliação de crédito

A avaliação de crédito tradicional, baseada em pontuações e históricos de crédito, está em constante transformação. A inclusão financeira e a crescente necessidade de crédito por parte de pessoas sem histórico de crédito ou com histórico limitado exigem novas ferramentas para avaliar os usuários.

É aqui que os dados alternativos ganham protagonismo, incluindo principalmente informações adicionais que podem revelar aspectos importantes sobre a capacidade de pagamento, a solvência e o risco de crédito.

De acordo com um estudo da Experian, apenas 30% dos adultos no México têm um histórico de crédito formal, o que limita o seu acesso a financiamento e a oportunidades econômicas.

Para enfrentar esse problema, os dados alternativos transformam a maneira como as instituições financeiras avaliam seus clientes. Ao oferecer uma visão mais completa e detalhada, permitem uma tomada de decisão mais informada, promovendo maior inclusão financeira e otimizando a gestão de risco.

O que são dados alternativos e por que são importantes?

Os dados alternativos, também conhecidos como data alternativa, são todo tipo de informação que pode ser utilizada para avaliar a solvência de crédito de um indivíduo, mas que não consta em um relatório de crédito tradicional.

Esses dados abrangem uma ampla gama de fontes, desde pagamentos de serviços públicos e aluguéis até atividade em redes sociais, hábitos de navegação on-line, informações trabalhistas, entre outros.

A relevância dos dados alternativos está em sua capacidade de oferecer uma visão mais completa e precisa da situação financeira de uma pessoa, especialmente daquelas que não têm um histórico de crédito formal. Os modelos de pontuação de crédito que incluem dados alternativos são 20% mais precisos do que os modelos tradicionais.

Desta vez, não daremos ênfase aos dados sintéticos; no entanto, é importante mencionar que eles são cruciais para a proteção da privacidade, a redução de vieses e a validação de modelos, sendo uma ferramenta eficaz no campo da analítica e do aprendizado de máquina.

Ao combinar dados tradicionais com dados alternativos e sintéticos, cria-se uma base sólida para promover a inclusão financeira, melhorar a precisão da avaliação de crédito e facilitar a inovação nos serviços financeiros.

Como os dados alternativos são utilizados na avaliação de crédito?

Os dados alternativos permitem desenvolver modelos de pontuação de crédito mais precisos e inclusivos. Ao incorporar informações adicionais, além dos dados tradicionais, esses modelos oferecem às instituições financeiras uma visão mais completa do perfil de crédito dos clientes.

Para levar isso à sua operação, o score alternativo de crédito da Finvero avalia quem não tem histórico com nove famílias de dados alternativos e IA.

• Avalie a qualidade de crédito de usuários sem histórico de crédito ou com histórico de crédito limitado.
• Identifique usuários de alto risco que poderiam passar despercebidos pelos métodos tradicionais.
• Ofereça melhores condições de crédito aos usuários com bom comportamento financeiro.

Isso não só melhora a precisão na avaliação do risco, como também facilita uma tomada de decisão mais inteligente e adaptada às necessidades individuais, promovendo soluções financeiras acessíveis:

Dados alternativos para uma avaliação de crédito mais completa

De acordo com um estudo da McKinsey & Company, as instituições financeiras que utilizam dados alternativos para avaliar a solvência de crédito registram uma redução de até 30% na taxa de inadimplência.

A seguir, apresentamos exemplos de dados alternativos que enriquecem a avaliação de crédito:

• Informações de pagamentos: Histórico de pagamentos de serviços públicos, aluguéis, assinaturas, empréstimos estudantis etc.
• Dados de telecomunicações: Tempo de permanência com uma operadora de telefonia móvel, histórico de pagamento de faturas, uso de dados e mais.
• Dados de redes sociais: Atividade em redes sociais, interações com amigos e familiares, tipo de conteúdo compartilhado.
• Dados de comportamento on-line: Histórico de compras on-line, hábitos de navegação, uso de plataformas de e-commerce.
• Informações sobre emprego: Dados de emprego, renda, estabilidade no emprego, tipo de contrato.
• Dados demográficos: escolaridade, nível de rendimento, situação familiar, local de residência, etc.

Como os dados estão revolucionando a avaliação de crédito

Com o avanço contínuo da tecnologia e a crescente disponibilidade de dados, o uso de dados alternativos será cada vez mais relevante no setor financeiro. No entanto, para maximizar seu impacto, é crucial integrar esses dados com a Inteligência Artificial Generativa.

Essa combinação potencializa a avaliação de crédito ao proporcionar uma análise mais detalhada e adaptada. A integração de dados alternativos com a Inteligência Artificial Generativa otimiza o processo por meio de um motor de decisões automatizado, que não só facilita uma inclusão financeira mais efetiva e precisa, como também reduz o risco de fraude e aumenta significativamente a taxa de aprovação.

Benefícios de um motor de decisões integrado com IA Generativa e dados alternativos

• Segmentação precisa: Empregamos dados alternativos para criar perfis detalhados de clientes potenciais, permitindo uma segmentação precisa e campanhas de marketing mais eficazes.



• Avaliação de crédito automatizada: Nossa ampla base de dados alternativos, baseada em pegada digital, redes sociais, comportamentos na web e mais, nos permite realizar avaliações de crédito precisas e minimizar riscos e fraudes.



• Permissões do usuário: Garantimos a segurança e a privacidade dos dados, pois contamos com um tratamento e uma proteção exaustivos dos usuários.



• Melhorar a experiência do cliente: A integração de dados alternativos e IA generativa permite personalizar ofertas e acelerar respostas, proporcionando uma experiência mais ajustada e satisfatória para o cliente.



• Reduzir o risco de inadimplência e fraude: Identificamos sinais de alerta e padrões de fraude para minimizar a inadimplência e proteger a carteira de crédito.

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