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Como as fintechs analisam crédito?

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Como as fintechs analisam crédito?

Crédito ainda continua sendo crédito, mas com processos cada vez mais ágeis e assertivos.

A tecnologia vem revolucionando diversos setores do mercado, e no mercado financeiro, sendo até mais específico, o setor de crédito não é diferente.

Todos pensam, e agora? Estou fazendo tudo errado, o pessoal das fintechs estão mil anos à frente, é algo muito distante, não é pra mim, não tenho acesso às informações que eles têm, e assim vai.

Calma, não é bem assim. Cada vez mais, encontramos novas fontes de informações, tanto gratuitas como de baixo custo, e até as de custo médio pra relevante. Mas cada uma sendo bem alocada, faz sentido quando o valor da concessão é maior ou menor.

O que não mudou é a necessidade da certeza de que o valor que foi concedido retornará à empresa credora. Não mudou também o significado de crédito, que está diretamente relacionado com confiar em algo ou alguém. E por fim, não mudou a necessidade de etapas a serem seguidas, as mesmas que já acontecem em outras organizações financeiras tradicionais, mas, agora, o foco é em desburocratizar os processos e torná-los mais eficientes, ágeis e assertivos.

Vivemos um momento em que a informação está abundante, e ainda mais agora, com a agenda do Banco Central, favorável ao aumento da competição entre os incumbentes e os novos players, na sua grande maioria, fintechs. O ponto é: precisamos filtrar essas informações e adequá-las ao nicho em que se atua, ao produto que se oferece.

O Open Banking é um exemplo. Aquela vantagem competitiva que um grande banco, de longa data, que era o único "dono" dos dados do cliente tinha, agora passa a ser do cliente, que pode compartilhar e fornecer dados particulares e condições que possui, e então receber mais opções de produtos e serviços financeiros com outras empresas, com um grau de personalização maior e pelo lado do credor, um risco mais calculado.

Deu pra perceber a enxurrada de dados que temos? E é ai que entra como as fintechs se organizam para tal realidade. Além de coletar o maior número possível de informações tradicionais, de birôs de crédito, dados padrões, e esses novos citados anteriormente, procuram diversificar com dados alternativos. Entre eles, desde o comportamento em redes sociais, tanto das pessoas físicas, sócios, empresas, como perfis psicológicos mais propensos ou não a serem inadimplentes, classificações em portais especializados do setor, como de hotéis, um TripAdvisor, de um restaurante, um iFood entre outros.

Fazer tudo isso ao mesmo tempo, mesmo com um número muito grande de pessoas, ainda não seria eficaz. O caminho é fazer com que inteligências artificiais, processos e lógicas automáticas, machine learning, algoritmos cada vez mais sofisticados auxiliem um parecer final, seja este de um analista, de um comitê, ou até de outro robô trabalhando em paralelo com outras lógicas que cruzam em busca do ponto ideal. Para que tudo isso aconteça, existe o caminho de criar tudo dentro de casa, ou outro mais rápido, que é a de contratação de empresas especializadas nos nichos em que atua, ou até mesmo, fazer a combinação de ambos.

Só não se esqueçam: de nada adianta ter um foguete, se não souber pilotar. Por isso, a formação de um time de crédito de qualidade é fundamental para que essa estrutura fique de pé e ativa, sempre! 

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