DATAHOLICS concorrerá com o SPC/Serasa

A DATAHOLICS está anunciando uma nova plataforma, baseada em IA, para identificar clientes com tendência à inadimplência a partir de 500 variáveis, conseguindo assim garantir ampla visão de dados para aprovação de crédito para pessoas jurídicas, como também, analisa dados comportamentais para aprovação de desbancarizados. Daniel Mendes (fundador da DATAHOLICS) explica que ela gera informações mais inclusivas para tomada de decisão, podendo ser customizada de acordo com as especificações dos contratantes. “Por exemplo, a gente coleta em tempo real microinformações como índices da cidade, do bairro, preços dos imóveis e outros estabelecimentos e das pessoas, sobre protestos, trabalho, renda e vários ouros processos, que juntos, com Inteligência Artificial, criamos uma análise de crédito mais inclusiva que ajuda as empresas a escalarem a operação”, explica Mendes. Além do serviço customizado, a DATAHOLICS passou também a oferecer a partir de outubro uma nova unidade de negócios, um portal onde pessoas jurídicas e físicas podem fazer um breve cadastro através de uma interface gráfica e receber informações sobre seu Score de Crédito baseado nos dados dessas mais de 500 variáveis em menos de 20 segundos. Toda essa combinação gera um Score alternativo e personalizado, cujos critérios são explicitados nos resultados disponibilizados aos clientes e demais interessados no serviço.

Daniel, quais as grandes nuances que foram fundamentais para a criação da DATAHOLICS?

A imensa quantidade de valiosas informações públicas que a internet nos disponibiliza, e o quanto o poder dessas informações, bem trabalhadas e com alto grau de segurança e respeito à privacidade, podem contribuir para melhorar a sociedade proporcionando uma avaliação de crédito mais justa.

Com a viabilidade da computação em nuvem, o poder de acessar esses dados e processá-los em um modelo de Inteligência Artificial, sem vieses humanos. A DATAHOLICS começou a provar a efetividade de sua tese e hoje em dia ajuda grandes empresas e instituições financeiras a serem menos reativas e terem uma visão muito mais ampla na hora de analisar o risco de crédito de indivíduos e empresas, mesmo que estes estejam na margem do mercado financeiro atual, como é o caso de desbancarizados, moradores de áreas rurais ou remotas, estudantes, imigrantes, pequenas empresas, MEIs, trabalhadores da economia informal e uma grande parcela da população economicamente ativa.

Em que pilares estão centradas a operação da empresa?

Anúncios

Método científico de alta tecnologia/respeito a privacidade das informações pessoais e sensíveis/compromisso com a escalada financeira das operações de crédito dos clientes e responsabilidade social posta em prática através de dados.

Como a IA tem moldado essa operação?

O interessante da Inteligência Artificial para criação de modelos de análise de risco de crédito é que o algoritmo não tem dentro dele nenhuma regra nem distinção social, o que significa que o resultado de nosso Score de Crédito é a natural correlação entre nossa imensa bases de casos reais de bons e maus pagadores e as mais de 500 fontes de informações coletadas em tempo real. Isso significa que, se um cliente mora em uma região menos abastada e possui maior similaridade com o bom pagador, seu Score de Crédito poderá ser Alto, e uma pessoa com a mesma idade moradora de uma região abastada pode ter o Score de Crédito Baixo se todo seu perfil socioeconômico se assemelhar mais com um mau pagador. Isso dá um poder muito maior para as empresas, pois, o foco é se o cliente tem um potencial verificado em ser um bom cliente no futuro, e isso leva os nossos clientes que usam essa tecnologia a enxergarem oportunidades onde seus concorrentes vêm riscos, assim como detectar o risco quando os mecanismos tradicionais de análise de crédito apontam uma oportunidade.

O que distingue o modelo de negócio da DATAHOLICS de outras empresas como o Serasa, só para ficar num exemplo notório?

Os bureaus de análise de risco de crédito tradicionais levam em consideração primordialmente o histórico dos clientes. Isso significa que eles têm dados relativos a adimplência e inadimplência, e se um cliente deixa, por exemplo, de pagar uma conta de luz, seu Score de Crédito cai e ele acaba tendo dificuldades em acessar crédito no mercado, quase que imediatamente e por um período de até 5 anos.

Anúncios

Acontece que, segundo as queixas de nossos próprios clientes, esses mecanismos tradicionais de análises altamente reativos os ajudam em algumas situações a evitar prejuízos, mas nitidamente estão longe de refletir a realidade dos clientes por serem altamente reativos e em algumas vezes aparentemente desatualizados e imprecisos, levando as empresas a não evitarem de qualquer forma a inadimplência e ainda perdem muitas oportunidades negando a maioria dos potenciais clientes.

A DATAHOLICS se diferencia levando em consideração não apenas o histórico de pagamentos factual, mas também dá acesso a uma enormidade de outros fatores socioeconômicos, de geolocalização, índices sociais, carreira, empreendedorismo, presença em redes sociais e muito mais dados que resultam em mais de 500 fatores diferentes que ajudam o modelo a tomar as decisões. Além disso, por utilizarmos a Inteligência Artificial, o número fornecido como Score de Crédito foi gerado pela similaridade direta entre as 500 fontes de dados abertos com a base observada de “bons e maus pagadores” que o modelo usou para treinar de forma anônima, o que traz um resultado muito bom por ser altamente fiel à realidade de momento de vida do cliente, sem regras exclusivas. Muitos clientes utilizam nosso Score de Crédito alternativo juntamente com os Scores de Crédito tradicionais, mas alguns já abandonaram a visão tradicional e hoje valem-se de nossa tecnologia de forma exclusiva para analisar o risco de crédito, computando resultados positivos principalmente com as mudanças radicais trazidas pela crise econômica.

A assertividade se torna maior quando se acopla dados sociais com históricos de pagamentos?

Quando falamos em dados sociais, nos referimos a dados de várias naturezas, que passaram pela análise regulatória da LGPD e pelo processo científico para provarem-se eficazes em diferenciar o bom e mau pagador. Esses dados podem ser índices da sua cidade, do seu bairro, de seu comportamento, de sua carreira, de sua presença digital, idoneidade e várias outras naturezas, até mesmo a presença em redes sociais. A DATAHOLICS não fornece apenas o Score de Crédito Alternativo, mas também uma forma das empresas poderem verificar o peso de cada uma das fontes de dados nas decisões tomadas, sendo assim um modelo de “Caixa Aberta” onde pode-se confiar no Score e também serve como provas para a questão regulatória da LGPD.

O que mais lhe surpreendeu na mescla desses dois pontos?

Anúncios

O poder de criarmos modelos customizados para grandes operações de crédito, e verificar o quanto as empresas que foram ativas oferecendo-nos de volta os históricos de crédito atualizados fizeram com que possamos retreinar nossos modelos e atualizá-los constantemente. Assim como uma criança adquire maior conhecimento e autonomia conforme vivencia experiências e tem contato com o conhecimento, os modelos de Inteligência Artificial também tornam-se mais eficazes e acertam muito mais vezes conforme recebem novos históricos de crédito atualizados e novas fontes de dados valiosas.

Tivemos a felicidade de vermos operações de crédito de nossos clientes escalarem mesmo com a chegada da Covid e das tensões sociais atuais que abalaram nossa economia. Isso aconteceu, pois, conforme recebemos as atualizações do comportamento real de crédito dos consumidores refletidas em seu histórico, os modelos puderam ser “retreinados” observando esses casos reais, e, na prática, essas empresas modificaram seus padrões de “bons e maus clientes” de uma forma muito veloz e acabaram assim evitando riscos e observando oportunidades que outras empresas concorrentes que usam Scores de Crédito Tradicionais genéricos não acompanharam.

Como a metodologia da DATAHOLICS traz oportunidades de crédito para quem não tem essa oportunidade?

Como falamos anteriormente, a Inteligência Artificial proporciona a natural relação entre os dados e índices sociais com o bom e mau pagador. Isso faz com que pessoas e empresas idôneas, que tenham um grande potencial sejam avaliadas por fatores que vão além de observar seu passado longínquo de dívidas de forma exclusiva. Quando falamos em inclusão social, não estamos nos referindo a ajudar as empresas a “abrir as torneiras e liberar o crédito, mas sim fazer uma análise mais ampla, justa e muito mais eficaz. Muitas vezes o Score de Crédito baixo da DATAHOLICS ajuda as empresas a escolherem as melhores condições de crédito e até mesmo a negar o crédito por apontar alto risco, o que não deixa de ser inclusão por evitar que um indivíduo ou empresa fiquem endividados por contratarem um crédito superior a sua capacidade real de pagamento.

A plataforma seria complementar ou alternativa dos serviços já existentes?

Existem clientes que usam de forma exclusiva e já provaram que o modelo ajudou-os a serem mais efetivos e ainda economizar com um valor abusivo de serviço, que os deixavam reféns de bureaus de análise de crédito tradicional, e também temos os casos de clientes que usam nosso Score de Crédito Alternativo genérico como mais uma variável dentro de seu próprio modelo de crédito, juntamente com os Scores de crédito de outros bureaus.

No que consiste o Score de Crédito Alternativo?

Significa que o mercado atual tem como padrão o Score de Crédito de empresas tradicionais, meramente transacional e que observa apenas o histórico de dívidas, e que existe um movimento crescente de verificar outros fatores para criar uma pontuação de crédito, que incluem não somente o passado de dívidas, mas também centenas de outros fatores, muitos deles inusitados.

A maturidade do mercado e o histórico de crescimento de nossos clientes nos deram subsídios para criarmos nosso próprio Score de Crédito Alternativo que hoje pode ser acessado de forma simples e utilizado por quaisquer empresas, independente de seu porte e por um valor acessível.

Com esse e-commerce será possível saber e avaliar empresas que estão sendo subavaliadas?

A tecnologia já foi testada por diversas empresas e instituições financeiras com ótimos resultados, que estão usando para fazerem análises de empresas e pessoas jurídicas e têm visto suas operações de crédito ficarem mais previsíveis após a adoção. A plataforma tem um custo acessível, pode ser consultada online através de um sistema simples e também pode ser integrada diretamente com o sistema ou modelo de crédito das empresas através de uma API – forma padrão de comunicação entre sistemas.

Última atualização da matéria foi há 2 anos

Eder Fonseca

Eder Fonseca é o publisher do Panorama Mercantil. Além de seu conteúdo original, o Panorama Mercantil oferece uma variedade de seções e recursos adicionais para enriquecer a experiência de seus leitores. Desde análises aprofundadas até cobertura de eventos e notícias agregadas de outros veículos em tempo real, o portal continua a fornecer uma visão abrangente e informada do mundo ao redor. Convidamos você a se juntar a nós nesta emocionante jornada informativa.

Espaço Publicitário: