Empresas que possuem maior capacidade de análise de dados conseguem traçar estratégias e ações mais assertivas em seus negócios.

Informações diversificadas, vindas de fontes distintas, agregam mais valor ao serviço e/ou produto oferecido.

No setor de crédito, para competir com grandes bancos, as fintechs têm incorporado novos dados à análise de crédito, segundo relatório do Morgan Stanley.

Geolocalização, comportamento em redes sociais, satisfação do cliente, restituição de Imposto de Renda e histórico trabalhista são algumas das informações empregadas pelas startups.

A inteligência artificial (IA) também é uma das inovações utilizadas pelas fintechs.

Fintechs x Inteligência Aritificial

Essa tecnologia permite processar maior volume de dados e tornar a avaliação de riscos de crédito mais precisa e em tempo real.

A IA pode ser aplicada no processamento de dados de relacionamento com clientes, como saldo pendente, data de pagamento de parcelas, dias de atraso e nível de endividamento.

As informações de agência de crédito padrão, como Serasa e Boa Vista, ainda são relevantes na análise e são combinadas com os elementos não convencionais.

Essa diversidade de dados possibilita identificar de forma mais precisa o comportamento do tomador do empréstimo e reduzir o risco de inadimplência, além de prevenir fraudes.

Importante ressaltar que, diferentemente de outros países, o cadastro positivo no Brasil não é obrigatório, o que dificulta a análise de crédito.

Em consequência disso, as únicas informações que as empresas podem armazenar são de dívidas em atraso.

Convidado:

Jorge Vargas Neto é fundador e CEO da fintech Zen.  Também é co-fundador e diretor da Associação Brasileira de Crédito Digital (ABCD).