Dados alternativos são essenciais para uma oferta rentável de crédito para novos bancarizados

Nos últimos anos, o Brasil teve um aumento de mais de 71,5 milhões de usuários no sistema financeiro e, com isso, novos públicos passaram a se relacionar com bancos e instituições financeiras: a população de baixa renda e a geração Z. Junto com eles, veio o desafio de coletar e refinar dados para conhecer melhor e ofertar produtos mais aderentes para essas pessoas e cuja taxa de risco fosse mais aceitável para os bancos - equação essencial quando se fala em linhas de crédito.

Desenvolver uma visão holística desse segmento de público produz insights valiosos para engajá-lo, ao mesmo tempo em que otimiza a relação com a base de clientes existente. A chave para um plano de sucesso no acirrado mercado financeiro reside na segmentação direcionada e propostas personalizadas.. Aqui, ganham relevância dados alternativos sobre esse contingente, coletados por meio do open banking e dispositivos móveis ou vestíveis, que trazem informações valiosas sobre hábitos, modo de vida e saúde financeira desta população. Esse tipo de análise também é uma tendência entre instituições financeiras que atendem PMEs, nas quais a demanda por parceria para fluxo de caixa têm crescido.

O mercado latino-americano está atento ao valioso arcabouço de informações geradas através do uso de celulares, aplicativos e movimentações financeiras, e o Brasil é um dos destaques da região nesse sentido, dado o alto consumo de inovações tecnológicas pela população brasileira. Os principais players do mercado no país estudam dados capturados através desses dispositivos para testar insights e dinamizar padrões, permitindo a identificação de grupos com pouca ou nenhuma informação sobre crédito.

Contudo, para um trabalho bem feito é necessário ter fontes precisas, capazes de validar corretamente as informações coletadas, e saber interpretá-las e gerenciá-las. Tudo isso, com o desafio adicional de se adequar à LGPD - e aos protocolos rígidos de guarda e transferência - com um modelo robusto de governança para lidar com dados sensíveis vindos de open banking, celulares e relógios.

Aqui é essencial refinar as informações sem erros de julgamento ou preconceitos, considerando serem necessárias validações alternativas com fontes internas e externas para entender a relevância desses dados para o portfólio de cada empresa. Auditoria contínua de tudo o que é recebido, estatísticas apropriadas junto a um processo de monitoramento recorrente com a revisão periódica e contínua dos modelos desenvolvidos são uma estratégia para uma análise de dados assertiva.

Como se vê, é evidente que simplesmente ter acesso à mina de oportunidades que a coleta de dados representa não é suficiente. É crucial interpretar esses dados de maneira precisa para criar oportunidades valiosas para o mercado em geral, através de processos bem estabelecidos que reforcem a prática de decisões baseadas em dados que forneça de forma assertiva bons negócios e resulte eficiência operacional para as empresas.

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