* Por Veejay Jadhaw

Os dados são o novo petróleo, mas simplesmente tê-los não vai deixar ninguém rico. Você precisa extrair, refinar e usá-los para sua empresa colher as recompensas.

Em janeiro de 2021, 59,5% da população global (ou 4,66 bilhões de pessoas) eram usuários ativos de internet. Se continuarmos na trajetória atual, que inclui maior uso das redes sociais, compartilhamento de vídeos, comunicação online, serviços bancários digital e oportunidades de financiamento online, a projeção é de que 463 exabytes de dados serão gerados diariamente em 2025.

Dados continuam sendo uma forma indispensável de moeda dentro do domínio digital

O setor bancário está evoluindo com base em tecnologias que criam formas completamente diferentes de acessar dados. A chave para a criação de valor de longo prazo será se afastar do modelo de negócio monolítico e partir para um ecossistema bancário que incentiva a competição saudável e foca na experiência do consumidor. Em outras palavras, uma experiência que utiliza dados e comportamento do consumidor para maximizar a democratização do acesso ao crédito e, ao mesmo tempo, minimizar seu risco. As empresas devem entender as preferências de seus consumidores para criar interações inteligentes através do uso de dados. Informações em tempo real, sob demanda, são essenciais para garantir uma jornada aprimorada de usuário e melhor tomada de decisões de negócio.

Impulsionar dados para melhorar a retenção de clientes e o acesso ao crédito

Para que as organizações aumentem o acesso dos consumidores ao financiamento, devem impulsionar diversos dados em tempo real para melhorar a retenção de clientes e o acesso a crédito, utilizar machine learning para conduzir a automação e a pontuação de crédito e fornecer experiências digitalizadas para incentivar esforços de empréstimo digital.

Atualmente, instituições financeiras e companhias coletam quantidades enormes de dados dos clientes – e tudo isso precisa ser utilizado adequadamente para dar a elas uma vantagem competitiva. Fintechs e instituições financeiras inovadoras também estão utilizando uma variedade muito maior de dados para orientar experiências excepcionais dos clientes. Parcerias entre fornecedores de dados e de tecnologia tornaram os dados mais acessíveis, utilizáveis e executáveis. Agora, é mais fácil do que nunca capitalizar sobre a disponibilidade de dados para capacitar a ciência de dados e técnicas de modelagem preditiva que criam experiências de classe mundial para os consumidores e orientam o crescimento das empresas.

Ao impulsionar diversas fontes de dados, as empresas podem adaptar melhor seus processos de negócio e estratégias de marketing para clientes novos e existentes. A análise de dados oferece a capacidade de fazer uma sintonia fina dos esforços de negócio de sua companhia. Da mesma forma, os dados oferecem a oportunidade para que você entenda o que influencia e desperta o interesse dos consumidores, permitindo que organizações estabeleçam relações de alta qualidade com os clientes.

A partir da aquisição, os dados também ajudam no desenvolvimento de estratégias de retenção de clientes. Com a convergência de diversos canais de dados – incluindo frequência de compra, histórico de pagamento e preferências de compra -, as empresas podem determinar melhor o valor duradouro dos clientes com uma precisão considerável.

Fornecer acesso a mais consumidores ao financiamento com dados alternativos

Ao incluir de forma proativa dados alternativos como parte do mix, as companhias têm a capacidade de aprimorar o acesso dos consumidores ao crédito. Atualmente, o sistema de crédito coloca uma porcentagem desproporcional de consumidores de baixa renda em desvantagem, porque as solicitações de crédito deles não têm informações suficientes. Os credores podem utilizar outros dados, não encontrados em relatórios tradicionais de crédito a consumidores, para permitir que estes adquiram crédito mais facilmente. Milhões de consumidores sem pontuações de crédito tradicional podem ser declarados dignos de financiamento com base em seus relatórios financeiros completos, que incluem histórico de pagamentos de aluguel, utilidades e telefone celular, além da gestão geral de níveis de contas de depósito.

No mundo hiperconectado de hoje, usar dados alternativos pode ajudar a garantir a autenticação do consumidor e criar perfis de crédito mais rapidamente. Modelos de subscrição que incorporam dados alternativos podem impulsionar taxas e volumes de aprovação, melhorar a precisão da previsão de inadimplência e reduzir taxas de juros, permitindo acesso de mais consumidores a serviços financeiros.

Utilizar machine learning para orientar automação e pontuação de crédito

A automação de processos de negócio pode ser aprimorada ao combinar modelos de machine learning com gestão de processos de negócio. Quando tarefas podem ser automatizadas através da aplicação de machine learning, recursos humanos podem focar em atividades mais estratégicas do negócio.

O machine learning pode ser utilizado para automatizar operações fundamentais do negócio, resultando em menores custos, melhor atendimento ao cliente e implementação ainda mais eficaz de projetos.

Além disso, o machine learning tem um papel ativo em ajudar os funcionários a analisar dados e oferecer insights valiosos. O analytics em tempo real pode fornecer pontos de dados prescritivos e preditivos que identificam pontos fracos em processos de negócio, para que possam ser corrigidos rapidamente.

Decisões sobre pontuação de crédito também se baseiam em uma quantidade imensa de dados, incluindo renda total, análise de transações, experiência de trabalho e histórico de crédito. Como resultado, a pontuação de crédito usando machine learning oferece avaliações mais sensíveis e personalizadas, com base em diversos indicadores em tempo real e permitindo que mais pessoas com potencial de ganho acessem financiamento.

O objetivo da pontuação é reduzir as exposições a riscos. Bancos podem obter insights exclusivos da atividade financeira de seus clientes usando machine learning. Tais avaliações de dados em larga escala facilitam maior segmentação e classificação de crédito de risco, permitindo que instituições financeiras definam o preço e vendam produtos de crédito aos segmentos certos e clientes e com processamento mais rápido de dados.

Como um impulsor fundamental de produtividade e eficiência, o machine learning está sendo adotado por diversas organizações. Incorporar o machine learning a fluxos de trabalho de automação dos negócios melhorar o processamento de dados desestruturados, oferece analytics poderoso e gera melhores resultados de automação. Além disso, o machine learning pode levar a um ROI consideravelmente mais alto, redefinindo, assim, o que você pode fazer com as operações de automação de sua empresa.

Oferecer uma experiência digitalizada para estimular esforços de empréstimo digital

O comportamento do consumidor foi alterado permanentemente pelas tecnologias digitais. Atualmente, os consumidores podem obter o que querem quase exatamente quando precisam, graças a dispositivos móveis, aplicativos, machine learning, IA e automação. Como resultado, eles muitas vezes pontuam empresas com base em sua experiência “digital primeiro”.

As companhias têm a tarefa de ajustar seus modelos de negócio para se adaptarem a novas realidades de mercado. Para acompanhar a demanda dos consumidores, elas devem incorporar a era digital e oferecer uma experiência incomparável aos clientes.

Uma experiência digitalizada pode usar dados para diminuir consideravelmente o tempo até obter valor, ao adotar metodologias ágeis de entrega e impulsionar a nuvem. Adotar uma mentalidade de cliente, em que mudar de canais e alternar entre pontos de contato são vistos como incidentais para desejos e necessidades dos consumidores, é crucial para criar uma experiência omnicanal. Uma experiência digital uniforme e movida a dados é mais pertinente do que nunca.

Uma área em que muitos bancos ainda têm espaço para melhorar, no entanto, é a de empréstimos. O processo da solicitação à aprovação ao pagamento final é, muitas vezes, mal integrado, como resultado da combinação de diversos sistemas legados. A digitalização do processo de empréstimo, aliada às fontes certas de dados, oferece aos bancos diversos grandes benefícios, incluindo melhor experiência do cliente, melhores decisões de risco e economias de custo consideráveis.

A computação em nuvem oferece a empréstimos digitais escalabilidade, versatilidade, conformidade e segurança, ao permitir acesso rápido a dados para reporte regulatório, redução de risco, analytics e anomalias na gestão de riscos. Com todas as informações do solicitante coletadas digitalmente, automação substancial e fontes de informação pré-integradas baseadas em nuvem permitem que os bancos reajam a pedidos de empréstimo ou arrendamento mais rapidamente e com base em uma avaliação mais abrangente sobre a estabilidade financeira do solicitante.

Desde seu início, instituições financeiras são cercadas por dados. A tarefa, agora, é utilizar todos os que estão à sua disposição. Empresas financeiras devem aproveitar essas informações para gerar novos fluxos de renda por meio de ofertas movidas a dados, fazer sugestões personalizadas aos clientes, aumentar a eficiência para atingir vantagens competitivas e democratizar o acesso a crédito sem ampliar o risco.


* Veejay Jadhaw é diretor executivo de tecnologia da Provenir, líder global em software de data analytics e decisões sobre riscos. Jadhaw tem mais de 15 anos de experiência nos setores de tecnologia, fintechs e serviços financeiros.