Cada vez mais, os credores estão recorrendo a dados alternativos para informar as decisões de subscrição.
Durante anos, o crédito foi concedido usando pontuações de crédito formalizadas, como FICO.
No entanto, muitos consumidores são rejeitados, deixando toda a demografia mal atendida, apesar de muitos serem capazes de pagar o crédito que procuram. Conjuntos de dados alternativos fornecem uma imagem completa do indivíduo, melhorando a inclusão.
A Provenir, fornecedora de ferramentas de decisão de IA, hospedou um Webinar com Fintech Nexus, que explorou as possibilidades de dados alternativos para levar crédito aos carentes. O moderador Todd Anderson iniciou a sessão agradecendo a Provenir por organizar o webinar e apresentar os palestrantes.
O que são dados alternativos?
O webinar começou com a definição de dados alternativos na decisão de crédito.
“São todos os dados que não estão diretamente relacionados ao comportamento do crédito ao consumidor”, disse Mia Huntington, chefe de empréstimos BNPL/POS do US Bank.
Erin Allard, gerente geral da Prism Data, expandiu, afirmando: “Acho que vai para o que são esses dados. Se os dados alternativos são esse tipo de balde de massa, isso é qualquer coisa que não seja o tipo de pontuação de crédito ou relatórios de crédito usados historicamente e institucionalmente.
“Se estamos falando de coisas que são fatos financeiros reais, coisas como, quanto ganha um consumidor? Quão estável é essa renda? Como eles gastam seu dinheiro? Como eles economizam? Isso parece muito mais fundamental para a forma como os consumidores tomam decisões financeiras.”
Ela explicou que, ao falar com o consumidor médio, a conta corrente é onde ele gasta grande parte de sua vida financeira. Aqui, o consumidor recebe o contracheque, pode usar o cartão de débito e pagar contas.
Quando um consumidor decide se pode pagar algo e contrair dívidas, disse ela, é mais provável que considere as entradas e saídas de sua vida diária do que os elementos técnicos da decisão de crédito.
“(Dados Alternativos) é muito mais um complemento dos dados que falam da vida do consumidor.”
Capacidade de melhorar a inclusão financeira
Durante anos, muitos consumidores permaneceram excluídos do acesso ao crédito devido à incapacidade de construir uma pontuação de crédito adequada. As pontuações de crédito tradicionais foram criticadas por permanecerem muito rígidas e incapazes de explicar as nuances do estilo de vida e das circunstâncias dos consumidores modernos.
“Ao combinar esses dados alternativos, muitas vezes você consegue abordar os tratamentos em um nível muito mais granular, indo direto ao que seu cliente individual está fazendo e sendo capaz de ver padrões em todo o segmento”, disse Kathy Stares, vice-presidente executiva das Américas na Provenir.
“Você pode usar o poder dos dados alternativos, que costumam ter um histórico muito mais longo. Assim, você pode ver padrões que talvez não tenha visto antes, o que pode ajudar a informar. Você conhece toda a carteira de risco.”
“Você está atendendo o cliente onde ele está e oferecendo uma oferta personalizada, o que geralmente aumenta a adoção.”
“Olhando para esse mercado mal atendido, você pode coletar dados. E com esse histórico e padrão de comportamento e outros conjuntos de dados, você pode tomar decisões que atendem aos limites de risco tanto em crédito quanto em fraude, pois você está integrando clientes que tradicionalmente você não conseguiria alcançar e oferecer a eles instrumentos financeiros que eles não podiam usar no passado.”
Ela explicou que essa aparência granular e longa história mitigam com sucesso a fraude ao conquistar novos consumidores. A visualização de dados em tempo real incorporada em muitos modelos de decisão usando dados alternativos fornece ao credor percepções que podem identificar fraudes rapidamente.
Fintechs na frente, mas bancos estão alcançando
A implementação de IA e aprendizado de máquina tem sido fundamental na capacidade das instituições financeiras de extrair e usar esses dados. Às vezes sendo removidas de um grande conjunto de dados brutos, essas ferramentas deram aos credores a capacidade de avaliar rapidamente a qualidade de crédito dos consumidores mal atendidos.
Os palestrantes concordaram que a fintech assumiu a liderança na implementação da tecnologia, com a popularidade vertiginosa do BNPL como um excelente exemplo de seu sucesso. No entanto, os bancos começaram a entender e estão começando a igualar a inovação das fintechs em atender consumidores que tradicionalmente rejeitariam.
“É como os clientes esperam interagir. É assim que a economia atual funciona”, disse Huntington. “Acho que não é mais uma opção para Banks dizer não. Tradicionalmente, sempre fizemos assim e continuaremos fazendo dessa maneira.”
Os bancos, com seus sistemas legados, tiveram dificuldade em incorporar a nova tecnologia, exigindo a implementação de medidas abrangentes para manter os padrões de conformidade.
“Não se engane sobre isso. É muito complexo acertar e fazer funcionar, especialmente, como você sabe, grandes instituições financeiras e algumas de nossas infraestruturas”, disse Huntington.
“É muito complexo começar e acertar. Acho que é tudo uma questão de construir esses modelos, executá-los lado a lado para dizer que esse era o resultado esperado... Acho que isso é uma grande parte do que muitos bancos provavelmente estão pensando no momento.”
Explicabilidade é difícil, mas essencial
O uso da IA recebeu críticas de reguladores e consumidores, que estão preocupados com a possibilidade de a tecnologia conter viés herdado. O tema da explicabilidade e clareza com base nas quais as decisões são tomadas tornou-se cada vez mais relevante ao assumir vastos conjuntos de dados alternativos.
Manter a conformidade com os padrões de explicabilidade pode ser um desafio para as instituições que desejam criar modelos internos que informarão seu processo de subscrição.
“Portanto, quando você tem um modelo de aprendizado de máquina de IA, pode operacionalizar em tempo real, informar em tempo real, extrair insights e para treinar e ter capacidade de explicação em tempo real”, disse Stares.
“Se você tiver a tecnologia para incorporar os dados não FCR e tomá-los em seu formato nativo, poderá ingerir esses dados diretamente em sua tomada de decisão. Isso pode então ser usado para informar os modelos, e sua decisão é o que manteria a conformidade.”
Allard concordou, afirmando que garantir a documentação e clareza ao construir modelos de decisão é fundamental para essa conformidade e pode se tornar ainda mais importante no futuro.
Embora atualmente o acesso aos dados possa ser limitado, os esforços crescentes no desenvolvimento de serviços bancários abertos nos EUA têm o potencial de criar acesso generalizado a dados alternativos.
“Espero que, no futuro, seja menos complicado e muito mais fácil para o consumidor dizer: 'Aqui estão todas as minhas contas. Aqui é onde eu banco, aqui é onde eu faço negócios, e eu, como consumidor, estou optando por compartilhar meus dados.' Então, cabe às pessoas que tomam decisões de crédito com base nisso ter acesso à tecnologia certa para ajustá-la e usá-la”, disse Allard.
“Desde que os dados estejam disponíveis, trata-se de escolher a solução certa para aproveitá-los.”
Os três palestrantes sentiram que a escolha da solução tecnológica é fundamental para o sucesso dos dados alternativos no alcance do objetivo de maior inclusão.
A hora do bureau de crédito mudar
Uma das perguntas finais do webinar voltou-se para o Credit Bureau.
A pontuação de crédito tradicional tem sido um método padronizado para subscrever empréstimos por anos. A inovação da Fintech na decisão de crédito tornou-se uma necessidade imediata de formas alternativas de abrir o crédito para um público mais amplo. O influxo de dados alternativos poderia informar o processo de pontuação do bureau de crédito, ignorando a necessidade de tecnologias internas alternativas para instituições individuais.
“Não acho que haja uma opção”, disse Huntington. “Acho que eles têm que mudar o modelo e a forma como esse núcleo é calculado e incorporar alguns desses dados.”
“A questão será em que ritmo eles podem inovar para garantir que estejam usando os dados e fontes alternativas de dados de maneira relevante”.
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- Fonte: https://news.fintechnexus.com/provenir-webinar-alternative-data-the-catalyst-for-financial-inclusion/