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Como melhorar a experiência do cliente em todo o ciclo de vida

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Como melhorar a experiência do cliente em todo o ciclo de vida

Porque a experiência do cliente é tão importante em serviços financeiros e como uma plataforma de decisão unificada pode ajudar

Experiência personalizada é o que conta nos dias de hoje, e o mundo dos serviços financeiros não é exceção. Mas algumas instituições de serviços financeiros tradicionais estão perdendo o foco quando se trata de experiências personalizadas e significativas para o cliente. E o crescimento delas é prejudicado por isso. Por quê? Em parte, porque os sistemas legados (incluindo infraestrutura de dados e mecanismos de decisão) simplesmente não conseguem fazer ofertas mais personalizadas. Para aprimorar a experiência do cliente de uma ponta a outra de fato, as instituições de serviços financeiros, grandes e pequenas, precisam de uma plataforma de decisão unificada e completa.

Em tempos de incerteza econômica, bancos e fintechs estão procurando formas de cortar custos. Mas um engajamento maior do cliente é fundamental para criar fidelidade a longo prazo e conseguir novos clientes –– ambos podem ajudar você a enfrentar qualquer tempestade econômica. Às vezes, é preciso investir estrategicamente para reagir adequadamente à disrupção do mercado. De acordo com a publicação The Financial Brand: “Não importa o que o futuro traga, as instituições financeiras precisam desenvolver uma estratégia que possa resistir à recessão e ao futuro de seus atuais modelos de negócios. O setor bancário tem a oportunidade única em uma geração de transformar modelos de negócios antigos em modelos mais competitivos e mais resilientes às turbulências econômicas. Ao integrar dados, análises, tecnologias avançadas, automação e uma força de trabalho qualificada, bancos e cooperativas de crédito podem se preparar para o futuro e ser ágeis em uma crise.”

Experiência do cliente: a ascensão do imediato

Então, o que exatamente o termo experiência do cliente, tão empregado por aí, quer dizer? E por que isso é crítico para o sucesso de uma organização? Em geral, a experiência do cliente é a impressão que os seus clientes têm de sua marca e soluções, à medida que interagem com você –– em todos os estágios da jornada de compra, desde a primeira visualização de um anúncio ou consumo de seu conteúdo até a compra, integração e renovações. A experiência do cliente é importante em tudo o que consumimos –– pense em como você se sente em relação ao seu supermercado, smartphone, produtos para o cabelo ou programa de exercícios favoritos (a BodyTech é, na verdade, um tipo de culto?). Agora pense em como você se sente em relação aos seus aplicativos bancários, seus cartões de crédito, a financeira de sua hipoteca, seu último pedido de financiamento de automóveis. Essas transações financeiras diárias são memoráveis (no bom sentido)? Sente que enxergam você? Sente que as suas necessidades estão sendo atendidas de forma personalizada?

Os consumidores querem respostas imediatas e ofertas personalizadas com suas experiências de crédito/bancárias, com muito menos espera e burocracia. Com o rápido aumento de inovações bancárias e tecnologia financeira exclusivamente digitais, como comprar agora e pagar depois (BNPL) e aplicativos de financiamento incorporados, fornecer algo que não seja uma experiência impactante para o cliente significa menos clientes recorrentes e uma diminuição no valor da marca.

A Accenture diz que 5% da receita dos bancos tradicionais está em risco, pois milhões de consumidores são atraídos pela transparência, ofertas sob medida de fintechs e neobancos. Uma pesquisa de 2020 com líderes de marketing de cooperativas de crédito/bancárias descobriu que as abordagens personalizadas são as mais eficazes para engajar as pessoas e aumentar o share-of-wallet –– ou seja, a presença delas na empresa. No entanto, 44% dessas mesmas organizações enviam apenas alguns e-mails de marketing direcionados por ano. Por quê? “Insights de dados limitados tornam difícil entender de fato um consumidor e o que ele precisa no momento.”

Dados + tecnologia de decisão alimentada por IA = clientes mais satisfeitos

O que sua tecnologia de decisão de risco tem a ver com a experiência do cliente? Em uma palavra… tudo. Enquanto algumas instituições financeiras ainda estão usando ambientes isolados e fornecedores distintos para dados, fluxos de trabalho de tomada de decisão, modelos analíticos e insights comerciais, as organizações mais ágeis e adaptáveis estão buscando plataformas unificadas e completas para decisão de risco. Uma solução que integra dados em tempo real, análises avançadas, inteligência artificial e aprendizagem de máquina (IA/ML) e automação de decisões acelera a transformação digital para uma experiência mais voltada para o cliente. Com uma solução unificada, você pode:

  • Tomar decisões mais inteligentes e precisas
  • Reduzir o ciclo de vida de desenvolvimento de produtos e levar novos produtos/ofertas ao mercado mais rapidamente
  • Ver dados em tempo real para tomada de decisão e desempenho para descobrir insights de negócios acionáveis
  • Criar experiências de usuário simplificadas ao longo do ciclo de vida do cliente
  • Escalar e expandir seus negócios para responder as tendências do mercado e demandas dos consumidores (com menos dores de crescimento para seus clientes leais ao longo do caminho)
  • Democratizar o acesso a dados para visões mais holísticas de seus clientes
  • Otimizar preços e ofertas de produtos
  • Expandir seu relacionamento com os clientes com ofertas personalizadas de maximização e vendas cruzadas

A McKinsey não se conteve: “O insight preditivo do cliente é o futuro.” O artigo “Future of CX” sobre previsões afirma que “quem está de olho no futuro está aumentando seus recursos de dados e capacidades analíticas e aproveitando os insights preditivos para se conectar mais com os seus clientes, antecipar comportamentos e identificar problemas e oportunidades de experiência do cliente em tempo real”. Embora as equipes de sucesso do cliente e as pesquisas de feedback sempre tenham um lugar na compreensão da experiência do consumidor, está claro que dados reais e acionáveis que podem ser analisados em tempo real são um divisor de águas.

Mas acessar, integrar e analisar dados não é o único desafio enfrentado pelas instituições financeiras que desejam uma experiência melhor para os seus clientes. No cenário ultracompetitivo atual, fazer isso rapidamente é fundamental. De acordo com a publicação The Financial Brand, “A velocidade é uma arma competitiva. A capacidade de ver tendências de mercado, ajustar estratégias, inovar, criar soluções, tomar decisões táticas e implantar recursos rapidamente oferece uma vantagem comercial… Bancos e cooperativas de crédito não podem mais responder a oportunidades e desafios com um cronograma bancário antigo.” Mas ser capaz de adaptar suas ofertas e migrar rapidamente para novos produtos ou estratégias é quase im

O que procurar em uma solução unificada

Se você sente o peso em seus ombros por ter de escolher mais um parceiro tecnológico, não se preocupe. Analisamos alguns fatores críticos que devem ser considerados ao avaliar as plataformas de decisão.

  • Gerenciamento no-code: você pode integrar sistemas, alterar processos e lançar novos produtos facilmente, sem grande dependência de sua equipe de TI e/ou de seus fornecedores de tecnologia? Sua equipe está capacitada com uma interface de usuário low/no-code (veja só, a experiência do cliente é importante em absolutamente tudo!) que pode oferecer a você integrações de dados e funcionalidade de arrastar e soltar?
  • Dados conectados: você tem acesso fácil a dados históricos e em tempo real, incluindo fontes de dados alternativos? Você pode centralizar suas fontes de dados –– e dar adeus aos silos –– para que os usuários possam gerenciar com mais eficiência vários conjuntos de dados ao longo do ciclo de vida do crédito e tomar decisões mais inteligentes?
  • Controle centralizado em todo o ciclo de vida: você consegue reunir dados e decisões para gerenciar melhor as decisões de identidade, fraude e crédito em todo o ciclo de vida do cliente? Você conecta eficazmente todos os sistemas para entender as necessidades do cliente e personalizar as experiências do usuário em sua totalidade? Quando os consumidores esperam experiências perfeitas, com serviços financeiros personalizados e proteção contra fraudes, sua tecnologia é capaz disso?
  • Auto-otimização: o mecanismo de decisão fica mais preciso cada vez que as decisões são tomadas? Você consegue ver o desempenho de seus modelos de risco atuais e pode responder a essas mudanças de desempenho depois de detectá-las? Em vez de depender de pessoas ou sistemas individuais para descobrir oportunidades de melhorias, você é capaz de conectar todos os sistemas e alimentar um ciclo de feedback que continue otimizando suas decisões?
  • Capacidade de escalar: seus sistemas talvez estejam funcionando bem, por enquanto, mas à medida que o setor continua a crescer, e de forma cada vez mais competitiva… eles conseguirão se adaptar e escalar com você no futuro? Sua solução de decisão simplifica seu crescimento ou o inibe?

Uma solução unificada não apenas possibilita decisões mais precisas em toda a jornada do cliente, mas também oferece oportunidades de crescimento e inovação rapidamente. Em vez de esperar que os fornecedores façam alterações no fluxo de trabalho ou vasculhem conjuntos de dados isolados, você pode gastar mais tempo focando no que importa –– os seus clientes. Adapte-se às mudanças do mercado, diversifique para atender às necessidades de seu

Descubra os benefícios de uma plataforma unificada com IA + dados para a tomada de decisões.

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O desafio do algoritmo – usando IA para a tomada de decisões de risco

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O desafio do algoritmo – usando IA para a tomada de decisões de risco

Como implementar algoritmos avançados de IA para melhorias em todo o ciclo de vida da modelagem

Por: Giampaolo Levorato, Cientista de Dados Sênior, Provenir

Todos nós já ouvimos o termo Big Data, e o mundo dos serviços financeiros não é a exceção. Big data refere-se a conjuntos grandes, estruturados e não estruturados de informações que crescem a taxas cada vez maiores. Os dados orientam as principais decisões tomadas por fintechs e organizações de serviços financeiros – desde ajudar a determinar a identidade e aprovar um empréstimo de carro ou uma hipoteca até otimizar preços e decidir quando fazer upsell para um cliente atual.

O aumento no volume, variedade e velocidade dos dados levou as instituições financeiras a usar algoritmos avançados de aprendizagem automática para tomar decisões mais inteligentes e rápidas. Mas o uso da IA não está isento de desafios. Pode haver vários obstáculos para a implantação bem-sucedida, incluindo escolher os algoritmos certos, interpretar e explicar modelos complexos, implantar os modelos, garantir que a infra-estrutura seja suficiente e gerenciar o viés.

Desafios da IA
  1. Escolhendo o algoritmo certo: nem todos os algoritmos funcionam igualmente bem no mesmo conjunto de dados. Dependendo da natureza dos dados, as organizações devem ser capazes de escolher e configurar o melhor algoritmo para ajustar seus dados.
  2. Complexidade, interpretabilidade e explicabilidade do modelo: a complexidade dos algoritmos de IA pode torná-los “caixas pretas” no sentido de que muitas vezes nem mesmo os desenvolvedores sabem por que e como os algoritmos tomam as decisões que tomam.
  3. Implantação do modelo: implantar um modelo em produção requer coordenação entre cientistas de dados, desenvolvedores de software e usuários de negócios, representando um desafio em relação às diferentes linguagens de programação e abordagens que precisam ser unificadas em uma solução.
  4. Requisitos de infra-estrutura: muitas organizações não possuem a infra-estrutura necessária para modelagem e reutilização de dados. Ser capazes de desenvolver e testar rapidamente diferentes ferramentas, em diferentes conjuntos de dados grandes, é essencial para produzir resultados mais precisos e gerenciáveis.
  5. Exclusão de prejuízo: muitos consumidores em todo o mundo permanecem “invisíveis ao crédito” ou desclassificados, o que significa que pouca ou nenhuma pontuação de crédito está disponível para eles.
Superando os obstáculos da IA

Qual é a melhor maneira de enfrentar esses desafios? As organizações de serviços financeiros devem fazer a transição dos tradicionais modelos lineares generalizados (GLM) para algoritmos de IA explicáveis para melhorar a velocidade e a precisão de suas decisões. De acordo com uma pesquisa recente realizada pela Pulse e Provenir, 69% das empresas planejam investir em decisões de crédito habilitadas por IA em 2022. Os algoritmos de IA também podem ajudar a identificar fraudes com mais facilidade e criar oportunidades para melhorar a experiência do cliente em todo o ciclo de vida.

Benefícios da IA
  • Otimização de algoritmos: escolha os algoritmos mais apropriados entre uma ampla variedade de opções, incluindo Árvores de Decisão de Gradient Boosting, Random Forest e Deep Neural Network, dependendo da natureza do conjunto de dados.
  • Interpretabilidade e Explicação: através da adoção cuidadosa dos métodos de explicação SHAP e LIME é possível explicar como e por que seu modelo fez uma previsão.
  • Facilidade de implantação: o uso de uma plataforma unificada permite uma implantação perfeita, permitindo que as empresas tomem ações rápidas e eficazes
  • Escalabilidade: reduza o tempo de desenvolvimento de meses para dias; treinando, testando, monitorando e gerenciando automaticamente seu modelo.
  • Diversos Dados: aproveitando dados tradicionais e alternativos, melhore a precisão do seu modelo, ao mesmo tempo em que gerencia o prejuízo e promove a inclusão financeira.

A mudança para algoritmos de IA tem vários benefícios – incluindo maior precisão, conformidade aprimorada e escalabilidade superior – todos com um tremendo impacto na estabilidade e no crescimento geral de seus negócios. O uso de algoritmos de IA significa modelos mais preditivos e precisos, resultando em lucros maiores, perdas reduzidas e avaliações de risco mais atualizadas. Depois de realizar pesquisas internas, a Provenir observou que os algoritmos de IA podem melhorar a precisão de um modelo em até 7%, enquanto o desenvolvimento e a implantação automatizados de modelos podem reduzir o tempo e o esforço em até 90%. Essa automação garante maior velocidade de lançamento no mercado com modelos mais precisos e a capacidade de responder rapidamente às necessidades do consumidor e às tendências do mercado, para uma escalabilidade real. E os efeitos disso vão além de um negócio individual quando você considera as implicações de maior alcance na economia como um todo – o Wall Street Journal previu um aumento de 14% no PIB global até 2030 graças aos avanços da IA.

Mais legislação está agora em jogo que exige total explicabilidade dos modelos. Os modelos totalmente interpretáveis e explicáveis atendem a esses requisitos, demonstrando claramente como e por que os modelos tomam as decisões que tomam. Além da conformidade, a governança do modelo pode ser incrivelmente difícil com ambientes tradicionalmente isolados. Ambientes separados para coleta de dados, desenvolvimento de modelos, implantação e monitoramento exigem uma quantidade imensa de tempo e recursos para serem integrados. Com um ambiente coeso e tudo-em-um, você elimina esse tempo e esforço de integração, permitindo resultados ao vivo em tempo real e ajudando a reduzir o erro humano de processos manuais.

O valor de uma plataforma unificada

Além dos ambientes isolados de coleta de dados, o desenvolvimento de modelos, a implantação e monitoramento, os modelos também são freqüentemente construídos separadamente dos mecanismos de decisão e a movimentação desnecessária de dados entre eles aumenta o tempo, o esforço e a probabilidade de erros. Com uma plataforma unificada que incorpora dados, IA e decisão, os modelos são construídos e implementados na mesma plataforma, garantindo a integração perfeita de dados e modelos, eliminando atrasos de recodificação e garantindo o máximo desempenho de seus modelos. Na experiência da Provenir, os modelos implementados em uma plataforma unificada podem economizar até 30% do tempo e esforço total de um projeto de modelagem.

Mas o que torna a IA tão poderosa e capaz? É tudo sobre os dados. Quanto mais dados seus modelos de IA tiverem, melhor será o desempenho de seus algoritmos avançados. Uma plataforma independente de dados que possa integrar e enriquecer seus conjuntos de dados existentes com qualquer outro tipo de conjunto de dados (ou seja, várias formas de dados alternativos) é fundamental. Essa integração perfeita com uma ampla variedade de fontes de dados ajuda a incentivar a inclusão financeira, gerenciar o prejuízo e melhorar o poder preditivo de seus modelos. E não é um negócio único – o verdadeiro valor vem da melhoria contínua que acontece quando você reúne dados, IA e tomada de decisões. O monitoramento do modelo e um ciclo de feedback constante ajudam você a ajustar suas decisões para uma otimização contínua.

Ser capaz de aumentar seu poder preditivo e tomar decisões mais precisas tem impactos em todo o ciclo de vida do cliente. Painéis e relatórios em tempo real ajudam você a se manter atualizado sobre as mudanças com seus clientes, seu portfólio e todos os seus modelos – permitindo que você gere automaticamente modelos preditivos atualizados, com tudo disponível para monitoramento ao vivo. Isso ajuda a possibilitar melhores relacionamentos com seus clientes, aumenta sua agilidade na resposta às necessidades do mercado e prevê melhor (e previne!) fraudes e perdas.

De acordo com The Economist, 86% dos executivos de serviços financeiros planejam aumentar seus investimentos em IA – mas a maioria dos projetos de IA nunca superam o estágio de conceito/planejamento. Apesar de parecer assustador mudar de modelos lineares para modelos avançados de IA, é possível implementar a IA e ver resultados em menos de 60 dias. Confira nossa guia de truques para nivelar sua tomada de decisões de risco com IA.

Como ir além do hype da IA

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A Promessa da IA: Nivelar a Tomada de Decisões em todo o Ciclo de Vida do Cliente

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A Promessa da IA: Nivelar a Tomada de Decisões em todo o Ciclo de Vida do Cliente

Brendan Deakin, vice-presidente de vendas, América do Norte

Se há crianças em sua vida (ou mesmo alguns adultos – não julgamos), você já deve ter ouvido falar do Minecraft. Você começa do nada – juntando algumas matérias-primas básicas e encontrando comida e abrigo – mas para realmente avançar, você precisa melhorar o seu jogo. Você precisa descobrir quais elementos juntar para criar as coisas que você precisa não apenas para sobreviver, mas também para prosperar.

A tomada de decisões de risco de hoje também envolve evoluir além do básico. Quando você começa a tomar decisões de risco de crédito, pode ter apenas o essencial – alguns dados, algumas ferramentas de fluxo de trabalho, alguma automação básica. Mas para realmente nivelar sua tomada de decisões, você precisa mais. Mais dados, mais automação, processos mais sofisticados, mais previsões voltadas para o futuro. E para fazer isso, você precisa de IA.

Todos nós vimos os resumos de final do ano, as previsões para 2022 e os relatórios de tendências de fintech em curso. (Nota: até realizamos nossa própria pesquisa com 400 líderes em serviços financeiros e bancários). E todos concordam – a inteligência artificial e a aprendizagem automática de máquina chegaram para ficar. 64% dos entrevistados disseram que a IA é atualmente uma característica importante em suas decisões de risco ou a considera uma das características mais importantes ao selecionar um sistema, e 86% dos executivos de serviços financeiros planejam aumentar seu investimento em IA.

Grande parte da discussão em torno da IA trata-se de custo e tempo – leva muito tempo para desenvolver e implementar a IA e pode ser muito caro. E se você consegue implementar um projeto de IA bem-sucedido, pode levar meses (ou mais) para ver resultados tangíveis de ROI. “56% dos CEOs globais esperam que leve de 3 a 5 anos para ver qualquer ROI real em seu investimento em IA.”  Quem tem tempo para isso??

A mais, a tomada de decisões de risco impulsionada pela inteligência artificial é mais do que apenas decisões mais precisas e melhor previsibilidade. O que menos se fala é como isso afeta todo o ciclo de vida do risco de crédito.

Atualmente, apenas uma pequena quantidade de projetos de IA é percebida como um sucesso. Aqueles que são bem-sucedidos criam benefícios tangíveis em todo o ciclo de vida do risco de crédito que impulsionam o crescimento, aumentam a agilidade e tornam seus negócios mais competitivos. Por exemplo, o cliente da Provenir, Pinjam Modal, viu um grande aumento de desempenho em sua precisão de decisão, com a taxa de inadimplência reduzida em 60%. A IA, implementada e usada corretamente, tem a capacidade de impulsionar melhorias de desempenho de várias maneiras.

Expanda sua base de clientes

A IA permite que você diga sim com confiança a clientes que você não conseguiu aprovar antes, impulsionando o crescimento dos negócios sem sacrificar o desempenho. Como? A IA vira sua análise de risco tradicional. Em vez de começar com um conjunto de regras claras e decisões baseadas nessas regras, os modelos de IA não precisam de regras. Em vez disso, eles podem identificar padrões nos dados e tomar decisões usando esses padrões. Portanto, em vez de precisar conhecer os dados da história antes de começar a tomar decisões, a IA identifica essas histórias para você!

O que isso significa para sua base de clientes e para seu negócio? Com a IA, você não está mais limitado a buscar clientes com os atributos de sua base de empréstimos existente. Em vez disso, você pode usar modelos de IA para descobrir novos padrões nos dados que o capacitam a emprestar a uma base muito maior de pessoas. É uma maneira rápida de impulsionar o crescimento dos negócios sem aumentar custos ou riscos – como obter poderes especiais em um videogame que o levam imediatamente ao longo da linha de chegada.

Apoie a inclusão financeira

Não podemos falar sobre os benefícios da IA sem mencionar a inclusão financeira. Somente nos Estados Unidos, 24% da população não possui conta bancária, com outros 10% totalmente fora do sistema bancário. Aproximadamente 3,6 bilhões de pessoas na Ásia não têm acesso a crédito formal e há cerca de 200 milhões de pessoas sem conta bancaria na América Latina. Globalmente, até um terço de todos os adultos (1,7 bilhão na última contagem, de acordo com o banco de dados Global Findex) não possuem qualquer tipo de conta bancária, o que significa que o acesso a serviços financeiros é difícil para um número significativo de consumidores. As organizações de serviços financeiros normalmente lutam para dar suporte a esses consumidores porque não tem um histórico de dados que seja compreensível pelos métodos tradicionais de tomada de decisões. Porém, como a IA pode identificar padrões em uma ampla variedade de dados alternativos, tradicionais, lineares e não lineares, ela pode fornecer decisões altamente precisas, mesmo para consumidores sem arquivo ou arquivo fino. É como encontrar um atalho secreto – os dados estavam lá, você só precisava das ferramentas certas para descobri-los. Em um relatório recente, a PWC informou que os bancos que lançaram iniciativas de IA conseguiram aumentar suas aprovações de empréstimos em 15-30% sem alteração nas taxas de perda. Esses números incluem empréstimos a mutuários anteriormente esquecidos. A IA oferece à sua organização a oportunidade de apoiar consumidores sem conta bancaria e os que se encontram completamente fora do sistema bancário.

Identifique fraudes + diga sim mais

Você sabia que as perdas por fraude de identidade atingiram US$ 56 bilhões em 2020? No mundo digital de hoje, onde todos os tipos de ataques de fraude, não apenas fraude de identidade, estão ficando mais sofisticados e difundidos, como saber realmente quem é legítimo e quem não é?

Se você está lutando para gerenciar altas taxas de fraude e falsos positivos usando detecção baseada em regras, a IA pode ter um impacto imediato e significativo no seu desempenho do gerenciamento de fraudes. Um dos principais benefícios do uso da IA para detecção de fraudes é sua capacidade de ficar mais inteligente a cada transação que processa. Assim, mesmo quando os fraudadores evoluem seus métodos, seus modelos de IA podem usar dados em tempo real para identificar novos padrões, aprender e adaptar as decisões para maximizar as alertas de fraude corretas e minimizar os falsos positivos. Instituições financeiras que já adotaram a IA foram pesquisadas em um estudo recente da PMYNTS sobre os benefícios da IA – um 81% citaram que foram alertados sobre fraudes antes que eles aconteçam, um 75% falaram que a ajudou na redução de falsos positivos e 56% disseram que a redução de fraudes por pagamento foi principal nos resultados de seus sistemas de IA.

Seja Mais Competitivo com Preços Otimizados

Devido ao aumento da concorrência, você precisa fazer a oferta certa pelo preço certo. Usar a IA para otimização de preços torna seus produtos mais atraentes e também permite maximizar a lucratividade. Como isso é possível? A IA permite que você tenha mais conhecimento sobre o risco que uma solicitação de crédito representa, para que você possa avaliar com mais precisão como precificar o crédito que oferece. Em vez de agrupar aplicativos em categorias de preços, você pode se aproximar mais do que nunca a ter preçospersonalizados. Os credores inovadores também estão usando a IA para medir a propensão de um candidato a comprar e estão combinando essas informações com o valor do crédito para determinar a taxa mais atraente.

E decisões mais precisas significam menos reservas para perdas, permitindo que você tenha mais capital disponível para atividades de empréstimo. A IA permite que você faça seu portfólio de empréstimos trabalhar mais.

Expanda seu Relacionamento com Ofertas Personalizadas de Upsell e Cross-sell

Qual foi a parte mais frustrante de jogar videogame nos anos 90? Descobrir que a princesa estava em outro castelo. Por quê? Porque você fez todo o trabalho sem o final satisfatório. Seus clientes já passaram pelo trabalho de onboarding com você para um produto específico, mas o que acontece quando você não oferece os outros produtos que precisam exatamente no momento certo? Os clientes encontram este produto em outro castelo. Atualmente, a fidelidade a instituições financeiras específicas está diminuindo rapidamente – 31% dos consumidores pesquisados mudarão de provedor principal por qualquer motivo, desde níveis de taxas e recompensas até questões de segurança e conveniência. De acordo com a Financial Brand, “enquanto 66% dos clientes esperam que as empresas entendam suas necessidades e expectativas, apenas 32% dos executivos dizem ter a capacidade total de transformar dados em preços, ofertas e produtos personalizados em tempo real entre canais e pontos de contato.”

Que vantagem você tem sobre seus concorrentes quando se trata de clientes existentes? Dados. Muitos dados. Mas encontrar os padrões nesses dados para mostrar como, quando e quais ofertas oferecer aos seus clientes tem sido tradicionalmente caro, demorado e difícil. Entre na IA.

Com os modelos de IA certos e decisões automatizadas, você pode analisar os dados de seus clientes e fazer as ofertas de upsell e cross-sell quando houver maior probabilidade de conversão. Grandes marcas que todos conhecemos e amamos fazem isso extremamente bem – de acordo com a McKinsey, “35% do que os consumidores compram na Amazon e 75% do que assistem na Netflix vêm de recomendações de produtos” com base em algoritmos de IA. Torne-se o único castelo que seus clientes precisam para todas as suas necessidades de serviços financeiros, mostrando que você realmente entende e antecipa suas necessidades.

Preveja e previna perdas por meio de um melhor gerenciamento de clientes

Sua tecnologia e análise estão reagindo a contas inadimplentes, em vez de prever quais clientes enfrentarão desafios financeiros? Utiliza um conjunto de regras definidas para prever as inadimplências? As previsões são baseadas em dados históricos? Nesse caso, você pode estar perdendo a oportunidade de oferecer um melhor suporte aos seus clientes e reduzir as perdas.

As abordagens analíticas mais tradicionais para prever quais contas entrarão em cobranças dependem muito de dados históricos e regras predefinidas. Mas, no mundo digital e veloz de hoje, os dados que você precisa para fazer previsões precisas de cobranças geralmente são produzidos em tempo real. Simplificando, a tomada de decisoes de risco tradicional procura padrões de inadimplência que já conhecemos. A IA, por outro lado, ingere dados em tempo real e usa esses dados para identificar novos padrões, permitindo que você faça previsões de inadimplência mais precisas. Isso, permite que você trabalhe com os clientes para ajudá-los a gerenciar suas finanças. É uma situação onde todos ganham: você reduz o número de clientes que estão sendo empurrados para as cobranças e constrói relacionamentos mais fortes com seus clientes. Como a chegada dos jogos online – trabalhar com um parceiro em tempo real produz melhores resultados e uma taxa de vitórias mais alta. Como a Forbes fala, “a aprendizagem automática também pode ser usada para determinar a probabilidade de inadimplência para mutuários específicos. Esse sistema de alerta antecipada permite que os credores concentrem suas energias em clientes em risco para evitar que suas contas se tornem inadimplentes em primeiro lugar. ”

Organize Seus Recursos

Em qualquer esforço, é fundamental ser organizado. A implementação de um projeto de IA não é diferente. Pode parecer assustador, mas claramente vale a pena. Especialmente se você trabalha com um parceiro de tecnologia para implementar a IA de forma rápida e eficiente – e vê os retornos mais rápido do que você pensava ser possível. Fale sobre uma estratégia vencedora.

E não perca nosso Power Panel na Finovate Europe – onde falaremos com outros especialistas do setor sobre o uso de decisões baseadas em IA para agregar valor. Venha nos ver no show! Quer saber mais sobre como nivelar suas decisões em todo o ciclo de vida do risco de crédito em menos de 60 dias?

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Impulsionando uma melhor experiência do consumidor no financiamento de automóveis

Written by Eshan Shukla on . Posted in Blog. No Comments on Impulsionando uma melhor experiência do consumidor no financiamento de automóveis

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Impulsionando uma melhor experiência do consumidor no financiamento de automóveis

Compradores de veículos satisfeitos geram clientes recorrentes

Você sabia que 65% dos compradores de carros acham que os pedidos de financiamento demoram muito? Esteja procurando um carro, um trailer, uma motocicleta ou até mesmo um barco – os maiores dores de cabeça em nossas vidas de compra vêm das montanhas de papelada que o financiamento ou leasing de um veículo exige. O processo tradicional de originação de empréstimos é árduo, não beneficia nem o cliente nem o credor e aumenta o risco de perder um cliente antes que ele possa assinar na linha pontilhada.

Vamos ser sinceros, os clientes não estão dispostos a ficar em concessionárias por horas e preencher resmas de papelada para, esperançosamente, serem aprovados para um empréstimo. Na era do tudo instantâneo, a experiência do cliente é importante. O entretenimento está disponível sob demanda, seu milkshake favorito pode ser entregue sem falar com ninguém, você pode pedir uma carona em minutos – os consumidores esperam mais e não têm vergonha de contar ao mundo quando suas expectativas não são atendidas. As marcas que cometem erros devem esperar que seus fracassos sejam amplamente divulgados em tópicos virais do Twitter, grupos de WhatsApp e postagens no Facebook.

Os consumidores têm poder

Se os revendedores de veículos tradicionais desejam manter e aumentar sua base de clientes, eles precisam garantir a satisfação do consumidor. Existem inúmeros exemplos de empresas pequenas e inovadoras que se tornaram gigantes – todas elas têm algumas coisas em comum:

  1. eles pegam algo (um processo, um produto, um serviço) que frustra os consumidores e o mudam completamente para atender melhor às necessidades do consumidor;
  2. adaptam-se continuamente às mudanças e tecnologias emergentes e;
  3. eles tratam seus clientes incrivelmente bem.

Veja o Uber e como eles mudaram a cara do transporte privado. Ou Netflix e como eles interromperam completamente a televisão a cabo. Ou Airbnb e VRBO e as mudanças que eles inspiraram no setor de hospitalidade. Claro, há também a Amazon e a maneira como ela mudou… tudo, ou o Facebook e o advento da comunicação instantânea, social e mundial. E nenhuma lista de tecnologia disruptiva estaria completa sem a Apple, a mãe de todas as empresas que transformaram completamente a forma como as pessoas usam a tecnologia pessoal. Uma das maneiras pelas quais a Apple interrompeu uma indústria inteira é através da funcionalidade – ou mais especificamente, a facilidade da funcionalidade. “Usar um produto da Apple parece tão natural, tão intuitivo, tão transparente… O design é tão intuitivo que o manual de instruções é quase inexistente.” E se os credores de automóveis se posicionassem da mesma maneira? E se o que eles prometeram fosse realmente verdade? Hoje em dia, você pode receber um carro à sua porta com empresas inovadoras como Carvana ou Carvago sem ter que pisar em uma concessionária. Nunca foi tão importante para os credores de automóveis garantir que trabalhar com eles seja fácil.

Mais do que nunca, nosso mundo conectado e as mídias sociais possibilitam que empresas que fazem as coisas realmente bem se destaquem. Por outro lado, garante que a notícia seja divulgada sobre empresas que não fazem as coisas bem. Os consumidores têm acesso às marcas de uma maneira que nunca tiveram antes – eles podem ficar sentados ao telefone esperando que um representante de atendimento ao cliente sem rosto atenda o telefone, ou podem twittar instantaneamente suas reclamações e pedir a um representante da empresa que resolva seus problemas em tempo real (enquanto o resto dos usuários da twitter assiste). Mesmo com a suposta facilidade dos pedidos de empréstimo online, 90% dos clientes bancários abandonarão um pedido de integração se o processo demora mais de uma hora para ser concluído, de acordo com The Paypers. A conclusão? Os consumidores não vão sentar e esperar por uma experiência abaixo da média se não precisarem.

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“Ei Credores – estão usando as fontes de dados corretas?”

Written by Allison Karavos on . Posted in Blog. No Comments on “Ei Credores – estão usando as fontes de dados corretas?”

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“Ei Credores – estão usando as fontes de dados corretas?”

Autor: Pankaj Jain | Arquiteto de Soluções Senior |Provenir

Como evangelista da transformação digital com anos de experiência no setor financeiro e bancário, ajudei muitos clientes da Fortune 500 a preparar seus programas de empréstimos para o futuro, fornecendo soluções inteligentes, especialmente na área de gerenciamento de decisão risco. Através desses processos, observei que muitos credores comprometem sua agilidade na implantação de uma solução de decisão devido a atrasos e desafios nas etapas iniciais de avaliação e integração das fontes de dados corretas. As necessidades e expectativas dos clientes estão mudando em tempo real, de modo que os credores devem eliminar as barreiras de sua própria agilidade para permanecer no jogo.

A seguir, estão algumas atividades que observei que comprometem a agilidade dos credores:

  • Escolhendo o Provedor de Dados Certo: considerando que existem milhares de provedores de dados em muitas linhas de negócios, os credores sempre precisam gastar muito tempo escolhendo o provedor de dados certo para sua estratégia de decisão. Os credores devem avaliar cada provedor de dados em cada região por linha de negócios, revisar suas especificações de documentos, descobrir maneiras de testar sua API em sua solução de decisão e por último, com base no resultado, iniciar a discussão de integração. Essas atividades geralmente atrasam significativamente a implementação de uma solução de decisão de risco e, finalmente, atrasam melhores resultados para o cliente final.
  • A Integração de provedores de dados: a integração de um provedor de dados envolve uma série de discussões sobre preços, contratos legais, suporte etc., e novamente se torna um gargalo na agilidade do credor para lançar produtos para clientes finais.
  • Trocando de provedor de dados: Considerando o esforço necessário para integrar um provedor de dados, os credores geralmente optam por seu provedor de dados existente e continuam usando os mesmos dados para sua nova solução ou produto de decisão de risco. É como construir um carro novo com um motor antigo projetado para um modelo diferente. Eles devem implementar um mecanismo para escolher e contratar facilmente os provedores de dados que melhor ampliem a solução geral de decisão de risco.
  • Mantendo o ritmo das fontes de dados: como existem cada vez mais tipos de dados, os provedores estão oferecendo novas fontes de dados e é difícil para os credores acompanhar quem tem quais dados. Na maioria das vezes, os credores usam o mesmo tipo de dados, mesmo que existam produtos de dados alternativos no mercado que ofereçam insights novos, mais relevantes e mais profundos.
  • Essas atividades são repetidas para cada fonte de dados e, em média, adicionam uma semana a mais no mês para disponibilizar os dados para a construção de uma estratégia de decisão de risco.

Para criar agilidade no lançamento de uma plataforma de decisão de risco, os credores precisam de um lugar único onde se ofereça acesso fácil a uma variedade de tipos de dados para que possam avaliar, integrar e criar facilmente modelos de decisão em torno dele, em vez de esperar meses. A mais, ter a fonte de dados certa é tão importante quanto ter uma plataforma de decisão de risco robusta e ágil.

A Provenir Data Cloud + Provenir Marketplace fornecem uma ampla variedade de fontes de dados no ecossistema de empréstimos, juntamente com recursos de pesquisa avançada para descobrir e detectar fontes de dados confiáveis com base na localização geográfica, tipo de dados, tipo de produto etc. A API pré-construída fornece integração perfeita com fontes de dados disponíveis como birôs de crédito, identificação e fraude, garantias, dados de crédito alternativos, etc.

A combinação de descobrir as fontes de dados corretas e usar uma API pré-criada pronta para uso permite que o credor altere rapidamente entre diferentes provedores de dados. Com um simples clique no botão, os credores podem integrar novas fontes de dados em sua estratégia de decisão de forma transparente, sem ter contato direto com o provedor de dados. Eles podem testar os respectivos dados e habilitá-los para o cliente final rapidamente, uma vez satisfeito com o resultado do teste desejado.

A Provenir Data Cloud + Marketplace ajuda aos credores a serem mais ágeis, respondendo rapidamente às necessidad

Quer aprender mais? Saiba como os dados em tempo real aprimoram as decisões de risco e conquistam novos clientes.

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Ferramentas de Integração de Dados da Provenir

Written by Allison Karavos on . Posted in Blog. No Comments on Ferramentas de Integração de Dados da Provenir

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Ferramentas de Integração de Dados da Provenir

Ferramentas de integração para acessar os dados que você precisa

Como uma organização de serviços financeiros, você sabe que ter acesso aos dados certos na hora certa é essencial para uma tomada de decisões mais inteligente. Mas, é mais do que isso. Os dados certos tornarão você mais competitivo, mais ágil e pronto para responder rapidamente às necessidades de negócios em evolução. Coloque o acesso aos dados nas mãos de seus usuários de negócios com as ferramentas de integração de dados da Provenir!

A Provenir pode ser integrada de forma rápida e fácil com qualquer fonte de dados, seja interna, externa, estruturada ou não estruturada. No mundo digital de hoje, novas fontes de dados estão surgindo constantemente. Quando uma nova fonte de dados fica disponível e você deseja acessar a integração, geralmente pode levar semanas ou meses, o que significa que você perde informações e oportunidades valiosas enquanto espera para se conectar.

Isso não acontece com a Provenir.

Se você deseja integrar a uma nova fonte de dados, as ferramentas de integração de dados da Provenir oferecem a capacidade de criar integrações em um ambiente visual. Portanto, sem codificação, sem dependência de nós e sem longas esperas para se conectar. De fato, as integrações podem ser concluídas em horas. Basta usar nossas ferramentas de integração de dados para criar a conexão que você precisa para começar a usar os dados agora, não daqui a meses.

Construindo seu ecossistema de análise de risco

Em uma organização de serviços financeiros, você está sempre olhando para o quadro geral. Sua organização não existe no vácuo e seu sistema de risco também não deveria. Para entender completamente os riscos e explorar novas oportunidades, você precisa de tecnologia que o capacite a construir um ecossistema de análise de risco coeso que se conecte em todos os seus sistemas de negócios e utilize fontes de dados externas essenciais.

Trabalhamos com clientes como você que procuram uma forma eficiente de construir seu ecossistema de risco e querem saber; como simplificamos a integração para dar suporte a um sistema de risco coeso?

Para simplificar a resposta, as ferramentas de integração de dados da Provenir oferecem diferentes caminhos para a conectividade:

  • Adaptador de Integração — para conectar com qualquer fonte de dados, interna e externa, com facilidade
  • Adaptadores Pré-construidos — para reduzir o tempo de integração com Salesforce, AmazonML e Spark ML
  • ProvAPI — para desenvolver e expor funções e modelos de negócios como serviços discretos

Adaptadores de Integração Provenir

Você pode usar a tecnologia Provenir Adapter para criar integrações com algumas das fontes de dados mais populares do setor de serviços financeiros, incluindo FICO, Bisnode, Experian, Lexis Nexis, Moody’s, Kelley Blue Book, TransUnion e muitas outras.

Mas, como empresa inovadora de serviços financeiros, você provavelmente também está procurando explorar fontes de dados alternativas. O Adaptador de Integração pode se conectar a qualquer fonte.

Nossas capacidades de integração oferecem:

  • Conectividade, segurança, suporte a transações e conversão, análise e transformação de dados.
  • Comunicação bidirecional para que você possa ouvir, reunir, avaliar, orquestrar, analisar e responder.
  • Um mapeador de dados visual ou gráfico que orienta o usuário na tarefa de estabelecer a integração e mapear os dados de entrada/saída necessários.
  • Testes visuais para verificar a precisão da integração – os testes podem ser executados independentemente ou colocados em um processo de lógica de negócios para um teste mais abrangente. (A Provenir fornece feedback instantâneo junto com uma análise detalhada dos resultados para mostrar exatamente o que aconteceu durante o teste.)
Além de nossa plataforma flexível de integração de dados baseada na nuvem, também oferecemos uma seleção de adaptadores pré-construídos:

Adaptador de Integração Provenir para Salesforce

O Salesforce é a solução de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) para muitas empresas de serviços financeiros. Ao ligar a Provenir com o Salesforce, você pode:

  • Eliminar o trabalho manual necessário para mover dados entre sistemas legados com a capacidade da Provenir de ouvir, ler e gravar dados dentro e fora do Salesforce.
  • Decidir automaticamente as solicitações, exibindo resultados em sua interface de origem de empréstimos no Salesforce.
  • Aproveitar as informações agregadas do Salesforce e de outros sistemas para gerar ofertas de vendas e marketing específicas do cliente em tempo real.
Adaptador de Integração de Aprendizagem Automática da Amazon

Usando esse adaptador, o serviço de Aprendizagem Automática da Amazon alimenta automaticamente a pontuação preditiva retornada pelo modelo Aprendizagem Automática da Amazon no processo de decisão de risco na Provenir. A Plataforma Provenir automatiza então esse processo, executando instantaneamente um resultado de aprovação, reprovação ou a referência de um score de risco. Este adaptador poderoso:

  • Torna os modelos de aprendizagem automática mais acessíveis aos credores que não empregam especialistas dedicados em isso.
  • Pode dar a você uma vantagem na aprendizagem automática com o modelo como serviço da Amazon, enquanto captura todo o valor de análises e decisões de risco complexas com a Provenir.
Adaptador de Integração Spark ML

Com este adaptador, você pode inserir a pontuação do Spark ML no processo de decisão de risco na Provenir. A Plataforma Provenir usa a pontuação para retornar automaticamente um resultado de aprovação, reprovação ou referência. O adaptador Spark ML:

  • Facilita a exposição de dados a uma grande variedade de modelos de aprendizagem automática.

Permite combinar o poder da aprendizagem automática avançada com os sofisticados recursos de análise de dados e decisão da Provenir.

Modelos de risco de crédito de aprendizagem automática são mais acessíveis do que você pensava

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Modernize sua pilha de riscos com ProvAPI

Você quer construir uma solução de análise de risco à prova do futuro, nós entendemos. Por que perder tempo criando uma tecnologia perfeita se você precisa substituí-la em alguns anos?

Um componente essencial para a tecnologia à prova do futuro é ter a capacidade de desenvolver e expor funções de negócios como serviços discretos. É por isso que a Provenir foi projetada para oferecer suporte a uma arquitetura de Micro serviços e as etapas necessárias para migrar para uma.

Provenir é:

  • Distribuído – Pode ser implantado em pilha completa ou distribuído por funcionalidade.
  • Container Ready – Compatível com Amazon Container Service e Docker.
  • Extensível – Os usuários mantêm o controle com o poder de adicionar telas e plataformas de APIs REST.
  • Monitorado – os administradores de nuvem são alertados sobre todos os eventos que ocorrem fora dos limites estabelecidos e dos SLAs (acordo sobre os níveis de serviço), de desempenho.
  • Fácil de usar – Dados e funcionalidades dentro da Provenir são expostos usando a interface visual da ProvAPI.

Escalável – A Provenir oferece suporte a kubernates e dimensionamento automático para que a tecnologia possa se adaptar facilmente às necessidades de negócios em constante mudança.

Com a Provenir, você tem o poder de criar APIs REST, o que significa que as oportunidades são infinitas. Usando a ProvAPI, você pode expor o seguinte (e muito mais) para uso em um processo de decisão.

  • Modelos e Scorecards
  • Cálculos de idade
  • Lista negra e verificações OFAC
  • Chamadas para provedores de dados de terceiros
  • E mais

Tem dúvidas sobre os recursos de integração da Provenir? Conte-nos o que você está procurando e entraremos em contato para informações adicionais.

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A Distância Social Levará As Instituições Financeiras Da América Latina À Digitalização?

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A Distância Social Levará As Instituições Financeiras Da América Latina À Digitalização?

Por: Gaston Peralta

Algumas semanas após da crise, as perspectivas e a visão do que era destinado ao mercado financeiro na América Latina estavam bastante avançadas. E com base nessas mudanças, os especialistas argumentam que é hora de confiar mais na tecnologia e na oportunidade de adotar e acelerar seu uso através dos produtos e serviços que várias instituições financeiras comercializam.

Quais são as vantagens das Fintechs? A resposta é óbvia: oferecer produtos e serviços e adquirir clientes sem tê-los on-site, ou seja, sem precisar comparecer a um banco ou ir a um determinado lugar físico. No entanto, apenas uma pequena porcentagem do mercado sabe o que é uma Fintech e esses clientes sempre recorrem às oportunidades que os bancos tradicionais oferecen a eles. A indústria Fintech, neste período do COVID-19, precisará passar por uma era de educação e unidade para gerar “awareness” e exposição entre seus usuários em potencial, para deixar de ser um “nice to have” e finalmente se tornar realidade. As Fintechs, e não há dúvidas sobre isso, estão aqui para ficar.

O caminho, no mercado latino-americano, será digitalizar aqueles “não digitalizados” e possivelmente marcar uma tendência para os bancos: oferecer contas digitais sem custo mensal de manutenção (como muitas Fintechs fazem hoje) a clientes não bancários. A partir dessa inclusão financeira, esses usuários teriam acesso mais fácil aos fundos das doações do Coronavírus.

Com o boom de opening banking, muitas Fintechs tenderão a adquirir aquelas entidades e bancos que anteriormente tinham preferências em atenção física e personalizada para ajudá-los na transição para o digital. De outro ponto de vista, para o gerenciamento de riscos, a tendência também será que as Fintechs colaborem com outras Fintechs e instituições financeiras da América Latina em seu caminho e processo digital. O Coronavirus, sem dúvida, gerará um aumento no uso da tecnologia digital no mercado latino-americano e o home banking será mais útil do que nunca.

A tecnologia permitirá, do ponto de vista financeiro, oferecer e comercializar produtos de maneira ágil e eficaz. Desde a perspectiva do negócio, isso contribuirá para o “digitalization journey” e o crescimento das Fintechs e de outras instituições financeiras, mas talvez o maior motivador para empreender essa transformação digital seja que as organizações de serviços financeiros possam apoiar melhor clientes em tempos difíceis, como o atual período de turbulência que a América Latina e o resto do mundo estão enfrentando. Será essencial ter um software focado na tomada de decisões de risco instantâneas que permitam conceder qualquer tipo de financiamento / crédito em tempo real para os clientes possam acessar fundos rapidamente.

A operacionalização dos modelos de risco também se tornará um elemento fundamental para uma digitalização bem-sucedida, especialmente à medida que o uso de dados não tradicionais se expande. Essas fontes de dados alimentam modelos de risco inovadores que permitem avaliações de risco mais avançadas e precisas ao autorizar pagamentos ou aprovações de crédito, sem o apoio de scores tradicionais, como agências de crédito.

A atual crise do Coronavírus apresenta uma oportunidade para embarcar no tipo de inovação que o ecossistema Fintech da América Latina precisa e para divulgar o que essas empresas oferecem. No momento, o trabalho remoto e a possibilidade de trabalhar em casa estão mudando a rotina e a maneira como operamos em nossa vida diária. Os processos digitais e a tecnologia se tornam recursos fundamentais para nossos negócios e, a partir disso, agregaram valor e verdadeiro significado.

De volta ao futuro: 8 recursos da tecnologia de “compre agora, pague depois”, rápida e pronta para o futuro

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