Credit Scoring: A fusão de dados tradicionais e alternativos para aumentar a conversão de crédito

O scoring de crédito evoluiu significativamente; ele já não se limita ao histórico de crédito tradicional. A fusão de dados tradicionais (histórico de pagamentos, renda, dívidas) e dados alternativos (comportamento nas redes sociais, histórico de compras online) está revolucionando a forma como se avalia a capacidade de crédito de uma pessoa ou empresa.

Essa nova abordagem, potencializada por big data, inteligência artificial e machine learning, oferece uma visão mais completa e precisa do perfil de risco, o que se traduz em maior conversão de crédito.

Segundo dados da Iupana, 87% dos lenders que utilizam dados alternativos o fazem para avaliar com mais precisão clientes com pouca informação bancária ou sem histórico, e 64% melhoram sua avaliação de riscos entre os consumidores desbancarizados.

Historicamente, o scoring de crédito baseado em dados tradicionais considerava informações fornecidas pelos bureaus de crédito, como o histórico de pagamentos, o nível de endividamento e a antiguidade das contas. No entanto, essa visão limitada tinha algumas desvantagens:

Exclusão de segmentos da população: muitos consumidores, especialmente os jovens ou aqueles com pouco histórico de crédito, ficavam de fora do sistema tradicional.
Incapacidade de capturar o comportamento financeiro em tempo real: os dados dos bureaus de crédito costumam ter atraso, o que dificulta a avaliação de mudanças recentes na situação financeira de uma pessoa.

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.

Como a fusão de dados alternativos e tradicionais revoluciona o scoring de crédito, minimizando riscos?

Os dados alternativos são informações financeiras e não financeiras que vão além do histórico de crédito tradicional e abrangem uma ampla gama de dados não convencionais, como o comportamento em redes sociais, o histórico de pagamentos de serviços públicos, hábitos de consumo on-line, dados de telecomunicações e outros indicadores; oferecem uma visão mais completa e atualizada da situação financeira do solicitante.

Um estudo realizado pela FICO, uma das principais empresas de análise de risco, demonstrou que a análise de dados de redes sociais pode melhorar significativamente a precisão dos modelos de scoring de crédito. Ao analisar as conexões de um indivíduo nas redes sociais, é possível inferir seu nível de responsabilidade, estabilidade e capacidade de cumprir suas obrigações financeiras.

Maximize seu scoring de crédito: benefícios de fundir dados tradicionais e alternativos

• Maior precisão na avaliação do risco: Os modelos de scoring de crédito baseados na fusão de dados alternativos e tradicionais são mais precisos ao prever a probabilidade de inadimplência.
• Aumento da conversão de crédito: Ao avaliar um número maior de solicitantes, as instituições financeiras podem ampliar sua carteira de clientes.
• Redução do risco de crédito: Modelos de scoring mais precisos permitem identificar os melhores candidatos, minimizando as perdas por inadimplência.
• Melhoria da experiência do cliente: Processos de avaliação mais rápidos e personalizados, que permitem aos usuários obter um crédito em minutos.
• Maior precisão: Os modelos de avaliação que combinam dados tradicionais e alternativos reduzem o risco para as instituições financeiras.
• Inclusão financeira: Pessoas com pouco ou nenhum histórico de crédito agora têm a oportunidade de acessar crédito.

Por outro lado, é importante mencionar que os dados integrados com inteligência artificial generativa e machine learning são fundamentais para processar e analisar grandes volumes de dados. Ao aplicar algoritmos avançados, é possível identificar padrões complexos nos dados e construir modelos de scoring de crédito altamente precisos e personalizáveis.

A fusão de dados tradicionais e alternativos está transformando o scoring de crédito, oferecendo oportunidades sem precedentes para aumentar a inclusão financeira, melhorar a experiência do cliente e aumentar a conversão de crédito. As empresas que adotarem essa solução estarão mais bem posicionadas para competir em um mercado cada vez mais digital e exigente.

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