Nossa ferramenta de categorização inclui novas categorias e subcategorias detalhadas para ajudar empresas de crédito na identificação de renda, padrões de gasto e comportamento financeiro de potencial risco.
Conforme a tecnologia financeira avança e novas formas de consumo e trabalho se popularizam, os dados de bureaus de crédito sozinhos já se tornam insuficientes para fornecer uma visão geral completa do bem-estar financeiro de um indivíduo. Nesse contexto, o advento do Open Finance é fundamental para ampliar a visibilidade do comportamento financeiro diário dos usuários pois fornece acesso aos dados da transação.
Essa fonte de informação inclui dados descartados pelos bureaus de crédito – que se concentram apenas no histórico de crédito –, como despesas recorrentes, pagamentos de contas e outras transações do dia-a-dia. Mas processar e dar sentido a esses novos dados e integrá-lo aos atuais modelos de crédito é um desafio para credores.
Para resolver isso, expandimos nosso mecanismo de categorização e taxonomia, alimentado por processamento de linguagem natural, para abranger uma gama mais ampla de dados relacionados a crédito ou não. Com acesso a mais insights e uma visão clara das transações dos usuários, empresas de crédito podem tomar decisões de empréstimo mais informadas.
O que há de novo
Nós agora fornecemos mais categorias e subcategorias detalhadas que ajudam empresas de crédito a identificar facilmente a receita, os padrões de gastos dos solicitantes e o potencial comportamento financeiro de risco (como jogos de azar, por exemplo) para criar modelos de risco de crédito mais eficazes.
1. Adaptado para crédito e risco
Cada categoria é cuidadosamente elaborada para capturar as nuances únicas do setor de empréstimos, fornecendo às instituições a granularidade de que precisam para tomar decisões baseadas em dados. Treinamos nossos modelos para identificar categorias de empréstimo e pagamentos de parcelas e despesas potencialmente arriscadas. Atualmente oferecemos 15 categorias principais e 94 subcategorias detalhadas em espanhol e português.
2. Mais precisão na previsão de categorias
Uma lista de categorias concisa nos permite prever o campo de categoria com maior certeza. Nossos modelos atingem 85% de precisão ao identificar a categoria correta para cada transação e nosso mecanismo reconhece e cobre adequadamente 90% das transações.
3. Enriqueça seus próprios dados
Podemos categorizar e classificar dados de transação de qualquer fonte. Se você já possui um banco de dados ou atualmente acessa dados de Open Finance, pode conectar sua base aos nossos mecanismos e retornaremos as transações devidamente categorizadas e enriquecidas.
Abaixo estão as 15 categorias principais da nova taxonomia. Você pode encontrar a lista completa de categorias na nossa documentação da API.
Como funciona?
Veja este exemplo que mostra como é a transação bruta original e quais categorias e subcategorias são atribuídas graças ao nosso novo modelo:
- Transação bruta → REMUNERACAO/SALARIO — 7761.87 BRL
- Categoria → Receitas e pagamentos
- Subcategoria → Salário
Neste exemplo, em que “Receitas & Pagamentos” é a categoria principal, podemos escolher até sete subcategorias, o que ajuda as empresas a identificar a que tipo de receita a operação pertence.
- Salário: Rendimentos recebidos do trabalho.
- Freelance: Renda obtida com trabalho freelance ou trabalho autônomo, incluindo plataformas de gig economy, como Rappi ou Uber.
- Aposentadoria: Renda recebida de um plano de aposentadoria.
- Governo: Renda recebida do governo, como Previdência Social ou seguro-desemprego (por exemplo, Programa Bolsa Família no Brasil).
- Rendimento: Juros obtidos de contas bancárias ou investimentos.
- Aluguel: Rendimentos recebidos com arrendamento de propriedades.
- Outro: Outras fontes de receita que não se enquadram nas subcategorias anteriores, como: reembolso da empresa ou programa de recompensas.
Dessa forma, as empresas de crédito obtêm detalhes e clareza sobre a transação, o que pode ajudá-los a entender melhor o comportamento financeiro de seus usuários e tomar decisões mais informadas.
Nos últimos meses, trabalhamos em conjunto com vários clientes da Belvo para experimentar e melhorar o produto. De acordo com Aritz Amasane, gerente de risco de crédito da Belvo:
A categorização é um dos principais pilares para extrair valor do Open Finance. As categorias dão sentido às transações de forma a retratar corretamente os perfis financeiros dos usuários finais – uma boa analogia seria a função das legendas em um filme em língua estrangeira.
Nossa nova taxonomia é a nova escolha padrão do setor para otimizar o valor dos dados de transações para empréstimos. Experimente nossa nova atualização hoje e revolucionar a maneira como você gerencia o risco.
