Além da Banca: Como as Instituições Financeiras Estão Alavancando Insights sobre o Comportamento do Consumidor para o Crescimento da Receita
Em uma movimentada cafeteria de Nova York, Sarah, uma jovem profissional, abre seu aplicativo bancário Chase para verificar seu saldo. Ela percebe uma nova oferta de desconto em sua marca favorita de tênis de corrida, integrada de forma perfeita à sua experiência no aplicativo. Intrigada, ela clica na oferta e prossegue com a compra, ganhando recompensas em seu cartão de crédito Chase. Isso não é um cenário futurista, mas uma realidade atual, conforme o JPMorgan Chase pioneira uma nova fronteira na indústria de serviços financeiros.
De acordo com um artigo recente do Financial Times, o JPMorgan Chase lançou a Chase Media Solutions, uma nova unidade projetada para ajudar marcas a segmentar os clientes do banco com base em seu histórico de gastos (fonte: Financial Times). Esse movimento representa uma tendência mais ampla entre as instituições financeiras de pensar fora da caixa e explorar maneiras inovadoras de alavancar insights sobre o comportamento de compra do consumidor para impulsionar receitas adicionais.
A Ascensão das Instituições Financeiras como Jogadores de Ad Tech
Tradicionalmente, os bancos têm se concentrado em atividades principais como empréstimos, depósitos e serviços de investimento. No entanto, em uma era em que os dados são o novo petróleo, as instituições financeiras estão reconhecendo o potencial inexplorado de seus vastos reservatórios de dados do consumidor. A entrada do JPMorgan Chase no negócio de publicidade é um testemunho dessa mudança. Com mais de $2,4 trilhões em depósitos e uma base de clientes de 80 milhões, o banco está posicionado de forma única para capitalizar dados de primeira parte para oferecer publicidade segmentada.
Essa mudança estratégica não se limita ao JPMorgan Chase. Outros grandes players do setor de serviços financeiros também estão explorando caminhos semelhantes. Ao aproveitar insights sobre o comportamento de compra do consumidor, essas instituições estão evoluindo para empresas de tecnologia publicitária, criando novas fontes de receita e aprimorando o engajamento do cliente. Por exemplo, os bancos agora podem associar ofertas de crédito personalizadas com produtos relevantes, criando um cenário vantajoso para consumidores e empresas.
A Vantagem Competitiva: Aprendendo com o JPMorgan Chase
As instituições financeiras em mercados emergentes como Brasil e Indonésia estão observando de perto esses desenvolvimentos. Para permanecerem competitivos, elas devem seguir os últimos estratégias impulsionadoras de receita do JPMorgan Chase. A chave para essa transformação está em acessar insights alternativos sobre o comportamento do consumidor, especialmente dados de telco, que fornecem uma visão holística das atividades do consumidor além de transações financeiras tradicionais.
Na Indonésia, onde o mercado de finanças incorporadas deve crescer 40,8% em 2024, atingindo $2,59 bilhões, o potencial para alavancar insights sobre o consumidor é imenso. De acordo com a ResearchAndMarkets.com, as receitas de finanças incorporadas na Indonésia aumentarão de $2,59 bilhões em 2024 para $10,54 bilhões até 2029, impulsionadas por uma população jovem e tecnologicamente hábil e a crescente penetração da internet.
Aproveitando o Poder dos Insights sobre o Comportamento do Consumidor
A integração de fontes de dados alternativas, como dados de telco, pode revolucionar a forma como as instituições financeiras abordam insights sobre os clientes. Os dados de telco, por exemplo, fornecem informações granulares sobre o comportamento do consumidor, incluindo dados de localização, uso de aplicativos e padrões de estilo de vida. Esses dados, quando combinados com dados financeiros tradicionais, criam um perfil abrangente do consumidor, permitindo estratégias de marketing mais personalizadas e eficazes.
O GeoLifestyle Score e Insights impulsionados por IA da 1datapipe oferecem uma solução de ponta para instituições financeiras que buscam aproveitar o poder de dados alternativos. Ao analisar dados geográficos e comportamentais, o GeoLifestyle Score fornece insights profundos sobre preferências e padrões dos clientes, ajudando bancos e empresas fintech a adaptar suas ofertas para atender às necessidades específicas de seus clientes.
Estudo de Caso: O Potencial dos Insights de Estilo de Vida Geográfica em Mercados Emergentes
Imagine um banco líder no Brasil que decide implementar o GeoLifestyle Score da 1datapipe para aprimorar suas estratégias de marketing. O Brasil, com sua economia diversificada e em rápido crescimento, apresenta um conjunto único de desafios e oportunidades para instituições financeiras. Ao aproveitar dados alternativos, o banco pode obter uma compreensão mais profunda do estilo de vida e dos hábitos de consumo de seus clientes.
Por exemplo, o GeoLifestyle Score pode identificar clusters de indivíduos de alta renda que viajam frequentemente a trabalho. Com base nesse insight, o banco pode criar ofertas direcionadas para produtos relacionados a viagens, como cartões de crédito premium com recompensas de viagem, acesso exclusivo a lounges de aeroportos e seguro de viagem. Isso não apenas gera receita adicional, mas também aumenta a satisfação e a fidelidade do cliente.
Na Indonésia, onde a população não bancarizada ultrapassa 74%, as instituições financeiras podem usar dados alternativos para expandir sua base de clientes. Ao analisar padrões de uso de dispositivos móveis, os bancos podem identificar potenciais clientes que podem não ter um histórico de crédito tradicional, mas exibem comportamento financeiro estável por meio de pagamentos móveis regulares e uso consistente de aplicativos. Esses insights permitem que os bancos ofereçam produtos financeiros personalizados, como microempréstimos e serviços bancários móveis, para populações anteriormente não atendidas.
O Caminho a Seguir para Instituições Financeiras e Fintechs
A jornada rumo à alavancagem de insights sobre o comportamento de compra do consumidor requer uma abordagem estratégica. As instituições financeiras devem investir em capacidades de integração e análise de dados para desbloquear todo o potencial de dados alternativos. Isso envolve a construção de uma infraestrutura de dados robusta, adoção de modelos avançados de IA e aprendizado de máquina, e promoção de uma cultura de tomada de decisão baseada em dados.
Além disso, a colaboração com parceiros de tecnologia é crucial. As instituições financeiras podem se beneficiar da parceria com empresas fintech que se especializam em dados alternativos e análises de IA. Essas parcerias permitem que os bancos acessem tecnologia de ponta e expertise, acelerando sua transformação em jogadores de tecnologia publicitária.
O cenário em evolução da indústria de serviços financeiros apresenta desafios e oportunidades para bancos e empresas fintech. Ao pensar fora da caixa e aproveitar os insights sobre o comportamento de compra do consumidor, as instituições financeiras podem gerar receita adicional, aumentar o engajamento do cliente e se manter à frente da concorrência. O exemplo definido pelo JPMorgan Chase destaca o potencial dessa abordagem.
O GeoLifestyle Score e Insights impulsionados por IA da 1datapipe oferecem uma ferramenta poderosa para instituições financeiras em mercados emergentes, como Brasil e Indonésia. Ao aproveitar dados alternativos, essas instituições podem desbloquear novas fontes de receita e expandir seu alcance de clientes. Para saber mais sobre como nossas análises impulsionadas por IA podem beneficiar sua organização, entre em contato com nossa equipe da 1datapipe para uma consulta detalhada.
Você está pronto para aproveitar os insights alternativos sobre o comportamento de compra do consumidor para gerar mais receita, aumentar o LTV do cliente e impulsionar a fidelidade do cliente?
How AI Will Transform Credit Risk Models in Indonesia’s Embedded Finance Market
In the bustling streets of Jakarta, Rizky, a young entrepreneur, uses his smartphone to access a range of financial services seamlessly integrated into his favorite e-commerce platform. This effortless access to finance, whether for a small loan to boost his inventory or insurance for his motorbike, represents the future of financial services in Indonesia.
The rise of embedded finance, where financial products are seamlessly integrated into non-financial platforms, is revolutionizing how Indonesians interact with financial services. According to a recent report by ResearchAndMarkets.com, the embedded finance market in Indonesia is set to grow by 40.8% in 2024, reaching $2.59 billion, with projections to hit $10.54 billion by 2029.
While the explosive growth of embedded finance offers immense opportunities, it also presents significant challenges for risk executives at banks and fintech companies. To capitalize on this trend and stay ahead of the competition, these companies must go beyond merely embracing embedded finance. They need to harness a larger universe of alternative credit data and leverage AI-driven predictive consumer analytics models to make more informed credit risk decisions, particularly when expanding their customer reach to underserved populations and informal workers.
The Rise of Embedded Finance in Indonesia
Indonesia’s embedded finance market is driven by several key factors:
- High Internet Penetration: With over 70% of the population connected to the internet, digital financial services have a broad and fertile ground to grow.
- Large Unbanked Population: More than 74% of Indonesians are unbanked or underbanked, making them prime candidates for innovative financial solutions that embedded finance offers.
- Supportive Regulatory Environment: The Indonesian government actively promotes financial inclusion and fintech innovation, creating a conducive environment for embedded finance to flourish.
- Widespread Smartphone Use: With 80% smartphone penetration and over 212 million mobile internet users, access to embedded financial services is easier than ever.
- Demand for Convenience: Consumers are increasingly looking for seamless, integrated financial solutions within the platforms they already use.
Despite these drivers, traditional credit data often falls short in assessing the creditworthiness of a large segment of the population, particularly the unbanked and informal workers. This is where alternative credit data and AI-driven models come into play.
The Importance of Alternative Credit Data
Alternative credit data includes non-traditional information such as utility payments, rent, mobile phone bills, and social media activity. This data provides a more comprehensive view of an individual’s financial behavior, particularly for those without a formal credit history. For example, regular payment of utility bills can indicate financial responsibility, while social media activity patterns can offer insights into an individual’s stability and reliability.
Accessing and integrating this alternative data is crucial for banks and fintech companies aiming to expand their customer base to underserved populations. According to a World Bank report, leveraging alternative credit data can help financial institutions better assess the creditworthiness of up to 45% of adults in Latin America who do not have a bank account, a scenario that is highly relevant to Indonesia.
Why AI-Driven Predictive Analytics?
While alternative credit data provides valuable insights, the true transformation comes from AI-driven predictive analytics. AI algorithms can analyze vast amounts of data from diverse sources, identifying patterns and correlations that human analysts might miss. These models generate comprehensive risk scores, enabling financial institutions to make more informed and accurate credit decisions.
For instance, AI-driven models can identify creditworthy individuals among underbanked and informal workers by analyzing a wide range of alternative data points. This detailed profiling allows banks and fintech companies to extend credit to a broader customer base, driving financial inclusion and expanding market reach.
Case Study: Transforming Credit Risk with AI and Alternative Data in Indonesia
Consider the case of a fintech company in Indonesia that implemented an AI-driven credit risk assessment model incorporating alternative credit data. Before adopting this approach, the company struggled to accurately assess the creditworthiness of informal workers and individuals with limited credit history. By integrating data from utility bills, mobile phone payments, and social media activity, the AI model generated detailed risk scores for these individuals.
The results were impressive. The company saw a 25% increase in approval rates for credit applications from underbanked individuals while maintaining a low default rate. This expansion not only grew their customer base but also significantly contributed to financial inclusion by providing access to credit for those previously excluded from the formal financial system.
Practical Steps for Risk Executives
For risk executives at banks and fintech companies, the path forward involves several key steps:
- Invest in Data Integration: Ensure access to a wide range of alternative credit data sources. This can include utility companies, mobile network operators, and social media platforms.
- Leverage AI and Machine Learning: Implement AI-driven predictive analytics models to analyze alternative credit data and generate comprehensive risk scores.
- Focus on Financial Inclusion: Develop strategies specifically targeting underbanked and informal workers, leveraging alternative data to assess their creditworthiness accurately.
- Stay Ahead of Regulatory Changes: Keep abreast of regulatory developments that may impact the use of alternative data and AI in credit risk assessment.
The future of credit risk management in Indonesia lies in the integration of alternative data and AI-driven predictive analytics. These technologies offer the potential to transform credit risk assessment, enabling banks and fintech companies to accurately evaluate the creditworthiness of underbanked and informal workers. As the embedded finance market continues to grow, adopting these innovative solutions will be critical for financial institutions to stay competitive and drive financial inclusion.
At 1datapipe, we understand the importance of leveraging AI-powered customer analytics to empower financial institutions. Our solutions help credit risk executives accurately assess income and accelerate customer approvals, particularly for underbanked populations and informal workers. Reach out to our team at 1datapipe to learn more about how our AI-powered analytics can benefit your organization.
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