Revelando o Primeiro Escore de Inclusão de Subbancarizados do Mundo – Parte 4
Nos segmentos anteriores de nossa série, revelamos como os Escores de Risco de ID e Fraude e de Risco de Crédito e Comportamento da 1DataPipe, elementos intrínsecos de nossos inovadores Escores de Identidade Viva, fornecem às instituições financeiras e empresas de fintech ferramentas abrangentes e de ponta para verificação de identidade, detecção de fraudes e avaliação de riscos de crédito. Todos esses escores, abrigando mais de 380 atributos de dados únicos e personalizados, se unem para formar uma abordagem multifacetada para a avaliação de riscos.
Nesta última parte, colocamos o foco em uma adição revolucionária à nossa suíte – o Escore de Inclusão de Subbancarizados. É um escore de risco nunca antes visto no mercado, construído para fortalecer a inclusão financeira e capacitar os subbancarizados.
Escala Global do Desafio dos Subbancarizados
A população subbancarizada, aqueles que são inadequadamente atendidos por instituições financeiras tradicionais, totaliza aproximadamente 1,7 bilhão globalmente, conforme afirmado em um relatório do Banco Mundial. Este enorme segmento, muitas vezes prejudicado pelos requisitos rígidos dos bancos tradicionais, sofre com a falta crônica de acesso a produtos financeiros, agravando o ciclo da pobreza.
Um exemplo gritante é o escândalo do Wells Fargo em 2016. O banco, que abriu milhões de contas poupança e corrente fraudulentas em nome de seus clientes sem o consentimento deles, foi acusado de práticas comerciais antiéticas.
As metas agressivas de vendas do Wells Fargo foram uma das principais razões para o escândalo, mas também sublinham o problema persistente: um número significativo de potenciais clientes legítimos ainda fica subatendido ou sem banco. Tais exemplos destacam a necessidade de soluções confiáveis e inclusivas de avaliação de risco de crédito como o Escore de Inclusão de Subbancarizados.
O Poder dos Dados Alternativos na Promoção da Inclusão Financeira
Nossa solução, o Escore de Inclusão de Subbancarizados, utiliza ciência de dados e aprendizado de máquina para analisar dados alternativos – dados provenientes de comportamentos financeiros não tradicionais como pagamentos de contas de serviços públicos, dados de telefones móveis e atividade em mídias sociais. Esta abordagem granular e baseada em dados alternativos abre caminho para um perfil financeiro abrangente para cada indivíduo subbancarizado, oferecendo uma compreensão mais clara de sua solvabilidade.
No Brasil, por exemplo, a taxa de inadimplência no setor de microcrédito é de cerca de 3,5%. No entanto, as fintechs que empregam métodos alternativos de pontuação de crédito conseguiram alcançar taxas de inadimplência tão baixas quanto 2%. Isso demonstra os benefícios potenciais de um sistema de pontuação de crédito inclusivo como esse.
Avaliação de Solvabilidade Dinâmica em Tempo Real
O escore varia de 0 a 1, sendo que escores mais altos indicam um perfil de risco menor e maior solvabilidade. Crucialmente, este escore é dinâmico; ele se atualiza em tempo real, refletindo quaisquer mudanças no comportamento financeiro de um indivíduo. Isso facilita a avaliação de risco de crédito mais atual, ajudando a reduzir o risco de inadimplência de empréstimos, uma vantagem crucial em setores como o microfinanciamento, onde altas taxas de inadimplência muitas vezes levaram ao colapso das empresas.
Reduzindo a Lacuna de Inclusão Financeira: Um Ganha-Ganha para todos os Stakeholders
A incorporação de nosso Escore de Inclusão de Subbancarizados tem benefícios multifacetados. Para as instituições financeiras, ela descobre um mercado inexplorado, ampliando sua base de clientes e catalisando o crescimento. Para os subbancarizados, ela desbloqueia o acesso a produtos financeiros vitais, ajudando a garantir um futuro financeiro melhor.
Em 2018, os bancos dos EUA supostamente arrecadaram US$ 11 bilhões em taxas de cheque especial e fundos insuficientes, em grande parte de clientes financeiramente vulneráveis. Se esses bancos tivessem empregado um sistema de pontuação de crédito mais inclusivo como o Escore de Inclusão de Subbancarizados, o ônus sobre os clientes poderia ter sido significativamente reduzido, enquanto os bancos poderiam ter descoberto maneiras mais sólidas de aumentar sua receita.
Conclusão: Fomentando um Futuro Financeiro Mais Inclusivo
Nosso Escore de Inclusão de Subbancarizados exemplifica como a 1DataPipe utiliza ciência de dados e tecnologia de IA/ML da Provenir para reestruturar o cenário financeiro. Ao concluirmos esta série, convidamos você a explorar o potencial de nossos Escores de Identidade Viva, Escore de Risco de ID e Fraude, Escore de Risco de Crédito e Comportamento e Escore de Inclusão de Subbancarizados. Cada um é projetado para revolucionar o setor financeiro e iniciar uma era financeira mais inclusiva.
Se você estiver interessado em aproveitar o poder de nossos escores e melhorar as capacidades de inclusão financeira, detecção de fraudes e avaliação de riscos de crédito de sua instituição, convidamos você a entrar em contato conosco. Conecte-se com a 1DataPipe hoje e juntos, vamos impulsionar um futuro financeiro onde todos são incluídos, e todas as oportunidades são identificadas e aproveitadas.
The Credit & Behavior Risk Scores: Unlocking In-Depth Creditworthiness Insights – Part 3
Credit risk assessment traditionally has been dominated by credit bureau data, a convention that has not fully served a diverse, inclusive population. In this third article of our Living Identity Scores series, we dive into how 1datapipe has brought a new dimension to this field with our Credit & Behavior Risk Score.
Reflecting on history provides insights into why innovation in credit risk assessment was due. Several financial institutions, both in Brazil and America, experienced severe setbacks due to inadequate risk assessment systems. In Brazil, one of the prominent financial corporations faced a considerable loss, running into millions, because of ineffective risk assessment models.
To draw upon a specific incident, let’s look at Banco Panamericano, which in 2010 reported a deficit of R$2.5 billion (nearly USD 1.5 billion at the time) caused by an accounting fraud and gaps in risk assessment. The bank had to be rescued to avoid a potential collapse, emphasizing the grave implications of inadequate credit risk systems.
The 2008 financial crisis in America also underscored the flaws in conventional risk assessment models. Major banks, such as Lehman Brothers, suffered billions in losses due to the inadequacies of traditional credit risk assessment. These instances demonstrate the importance of an effective, data-driven approach to credit risk assessment.
Our Credit & Behavior Risk Score seeks to fill these gaps in the current credit risk assessment landscape. We’ve developed a unique system based on two critical components: Payment Behavior and Affluence.
Payment Behavior forms the first part of our analysis. Here, we meticulously examine both positive and negative payment histories. But what sets us apart is our usage of alternative data sources. We analyze information such as energy and telecommunication bills that go beyond conventional credit bureau data. This approach allows us to evaluate payment behavior for everyone in Brazil and beyond, not just those with pre-established credit history. This inclusivity gives us an edge over conventional bureaus that primarily rely on traditional data.
Affluence, our second pillar, indicates an individual’s capacity for payment. We delve deep into their employment history and income details. Further, we conduct a detailed assessment of the total value of their assets, which include property ownership, company shares, and investment portfolios. These additional data points provide a broader, more holistic measure of an individual’s wealth, thereby allowing us a more accurate prediction of their ability to fulfill credit commitments.
We leverage machine learning to combine Payment History and Affluence data, calculating the Credit & Behavior Risk Score. Scores range from 0 to 1, with higher scores indicating better creditworthiness.
Our approach to credit risk assessment stands out for its breadth and depth of data sourcing. We go beyond what most vendors offer by incorporating more data from a larger pool of sources. The story of Wells Fargo in the U.S. serves as a poignant reminder of the value of such comprehensive data sourcing. The bank had to pay $3 billion in settlements in 2020 after a scandal that arose from the absence of a robust data analysis system.
Our integrated pipeline consolidates diverse products like web screening into one single solution. This method not only eliminates the complexity of integrating multiple solutions but also offers a more comprehensive view of a customer’s credit risk profile. Having all the information in one place facilitates easy access, understanding, and streamlines decision-making processes.
The Credit & Behavior Risk Score is a testament to our commitment to advancing financial inclusion. By offering a nuanced, multi-faceted understanding of an individual’s creditworthiness, we make strides towards a more equitable and inclusive financial ecosystem.
In our next blog post, we will introduce the Underbanked Inclusion Score, which underpins our mission to expand financial accessibility. Stay tuned to learn more about this exciting innovation.
If you’re interested in learning more about our Credit & Behavior Risk Score and how it can transform your institution’s credit risk assessment process, contact 1datapipe today. Let’s enhance your credit risk assessment initiatives, leveraging alternative data, and AI/ML technology to ensure a more inclusive financial future.
