Identificar corretamente a pontualidade com a qual os consumidores farão os pagamentos de suas obrigações contratuais sempre foi uma tarefa que esteve no topo das listas das preocupações das instituições financeiras que trabalham com a concessão de crédito. As fintechs tem encontrado um importante aliado neste sentido com a utilização do machine learning.
A procura pelo desenvolvimento de projetos neste sentido tem sido cada vez maior e já projetam, por exemplo, para a DataRisk, empresa que utiliza Inteligência Artificial para análise de dados e tendências comportamentais dos consumidores, um faturamento três vezes superior em 2018 se comparado ao do ano passado. Com apenas um ano de atuação no mercado, a empresa já possui grandes clientes como: um dos maiores programas de milhagem do país, uma grande seguradora e uma operadora de cartão de crédito.
O CEO e sócio fundador da empresa, Jhonata Emerick explica que o uso do machine learning tem sido uma necessidade cada vez mais forte, tanto para a classificação de risco de pagamento como também para a previsão de fraudes. Segundo ele, em operações como o e-commerce e no sistema bancário brasileiro é registrada uma tentativa de fraude a cada 16 segundos (conforme dados dos indicadores do Serasa Experian de Tentativas de Fraude.).
“Com o surgimento de soluções que ajudam a popularizar e democratizar o uso de Machine Learning, a tendência para 2019 será uma maior adoção dessas ferramentas pelas fintechs”, diz.
Segundo Emerick, o maior ganho das fintechs que já estão utilizando essa tecnologia tem sido a capacidade de atender a uma fatia da população que não tinha acesso a serviços financeiros nos bancos tradicionais. “Algumas fintechs têm obtido muito sucesso na concessão de crédito, conseguindo separar muito bem os “bons” dos “maus” pagadores. Um outro ponto que temos observado é uma grande assertividade nos limites concedidos, gerando mais segurança para a fintech e também ajudando, de alguma maneira, o consumidor final na sua organização financeira” explica.
O executivo comenta ainda que a tecnologia usada pela DataRisk não identifica pessoas nem retém informações pessoais, mas apresenta aos clientes a probabilidade daquela operação ser uma fraude através da utilização de dados internos ou dados de bureaus. “A partir desta solução, nosso sistema detalha para as empresas todas as informações para tomada de decisões mais ágeis, precisas e seguras. As movimentações acontecem todas na nuvem e permitem aos clientes criar modelos preditivos próprios, sem custos de licenças ou uma equipe especializada”, afirma.
Esse ano a DataRisk foi uma das startups selecionadas para participar do programa de aceleração da Visa. O diretor da Visa Consulting & Analytics, Rodrigo Santoro, comenta que a indústria financeira está se transformando muito rapidamente e o uso de novas tecnologias e ferramentas de analytics se torna cada vez mais importante. “Nesse contexto, a DataRisk oferece uma solução inovadora para construção de modelos preditivos de forma automatizada e prática, acelerando o processo em seus clientes”, conclui.
