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Enriquecimento de dados financeiros: quando ciência de dados e APIs de Open Banking se encontram

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Enriquecimento de dados financeiros: quando ciência de dados e APIs de Open Banking se encontram

Os produtos de enriquecimento podem fornecer uma visão completa com base nos dados transacionais dos clientes para melhorar a tomada de decisões e compreender melhor os clientes. Mas como funcionam esses produtos e o que você pode construir com eles?

Nossas transações financeiras diárias dizem muito sobre como nos comportamos como consumidores: quais dias do mês você paga pelo aluguel, que tipo de compromissos financeiros recorrentes você tem, quais são seus padrões de gastos mais comuns e assim por diante. 

As APIs financeiras já ajudam os inovadores financeiros na América Latina e em todo o mundo a acessar e interpretar com facilidade e segurança os dados de seus usuários finais. 

Mas escolher qual conjunto específico de dados é relevante para agir, diante da vasta quantidade de informação que é processada pelas empresas financeiras todos os dias, é um dos maiores desafios que estas instituições enfrentam, de acordo com a Deloitte

Apesar da quantidade de dados, muitas organizações descobrem que não têm capturado os atributos de dados corretos para desenvolver uma análise perspicaz”. 

Deloitte

Fornecendo insights, uma chamada API de cada vez

É aí que entra o enriquecimento de dados. “Estas soluções fornecem inteligência e  insights úteis extraídos de dados financeiros através de previsão, agregação, ciência de dados e modelos de inteligência artificial treinados com milhões de transações”, diz o Product Manager do squad de Enriquecimento da Belvo, Óscar Castañeda.   

Coisas como extrair sem esforço pontuações de crédito de dados bancários, traduzir transações brutas em rações limpas de informações e fornecer aos clientes mais maneiras de entender seu comportamento financeiro, podem ser mais fáceis do que nunca à medida que os modelos analíticos de dados se tornam mais disponíveis, mais ricos e mais precisos.

Incorporar dados em cada decisão, interação e processo será uma das características que definem o que é uma verdadeira empresa “movida por dados” até 2025”.

Mckinsey 

Exemplos de enriquecimento de dados do Open Banking

Ser capaz de tomar decisões sobre dados financeiros enriquecidos fará uma diferença real para muitos tipos de negócios (tais como plataformas contábeis, financiadores, PFMs ou instituições financeiras tradicionais) e essas capacidades continuarão melhorando e expandindo à medida que mais consumidores adotarem produtos e serviços relacionados ao Open Banking.

A categorização de dados da Belvo traduz dados transacionais brutos em informações padronizadas e estruturadas.

É por isso que – juntamente com seus serviços de agregação – a Belvo construiu uma série de produtos de enriquecimento que se concentram na solução de problemas específicos para empresas financeiras, fornecendo acesso imediato a um conjunto de insights de alto valor através de uma única chamada API. 

Vejamos alguns exemplos de como estes produtos dependem de análises avançadas de dados para ajudar as empresas a construir produtos financeiros com uma abordagem orientada a dados: 

Verificação de renda ✔️

A renda dos consumidores é um dos principais indicadores que os financiadores e provedores financeiros precisam verificar a fim de avaliar a elegibilidade para empréstimos. No entanto, a forma mais comum de acessar essas informações é a coleta manual de folhas de pagamento ou extratos de conta, o que implica um alto consumo de recursos e tempo, e pode fornecer dados que não são verificáveis e propensos a erros.  

A verificação de renda utiliza um modelo de inteligência artificial que analisa os movimentos da conta do usuário para encontrar padrões na freqüência e quantidade de transações, bem como a combinação de certas palavras-chave que indicam se elas correspondem ou não à renda. Com estas informações, o modelo é capaz de identificar os movimentos que correspondem à renda recorrente.

Este produto pode ser usado para dar aos clientes com pouco histórico de crédito uma segunda opção ao solicitar um empréstimo, conectando suas contas de instituições financeiras e analisando automaticamente estas informações para identificar sua renda sem a necessidade de solicitar documentação adicional. 

Despesas recorrentes 💸

Cada vez mais pessoas em todo o mundo assinam serviços que são pagos mensalmente, como Netflix ou Spotify. Alavancar as informações deste consumo pode ajudar as empresas a construir formas alternativas para avaliar a saúde e estabilidade financeira de um cliente

As despesas recorrentes utilizam um modelo analítico avançado que identifica automaticamente os hábitos de gastos mais comuns dos usuários em serviços de assinatura (como Netflix, o ginásio, ou Amazon Prime), pagamentos freqüentes de serviços públicos (como internet ou eletricidade), bem como outros pagamentos cíclicos que eles possam fazer (como reembolsos de empréstimos e transferências comuns para amigos).

Este produto pode traduzir automaticamente os dados brutos e não estruturados dos clientes em itens acionáveis que estão prontos para serem exibidos e alimentados em um aplicativo. Por exemplo, para criar um alerta para as assinaturas mensais dos usuários, ajudá-los a reduzir as “pequenas despesas” que podem afetar sua saúde financeira, assim como ajudá-los a agrupar todas as suas assinaturas no mesmo local.

Indicadores de risco 📊

O histórico de pagamento de um consumidor é a chave para entender sua disposição de pagar. Mas com dados do bureau de crédito cobrindo apenas uma parte da população (e muitas vezes com pouca precisão ou informações datadas), pode ser difícil determinar se os clientes com um histórico de crédito incompleto são ou não elegíveis para produtos de crédito.

Ao analisar as transações dos clientes, é possível identificar uma série de indicadores adicionais que comprovam sua estabilidade financeira. Por exemplo, medindo as transações financeiras feitas em um período de tempo específico comparado ao anterior, ou analisando se um cliente está atingindo seu limite de cartão de crédito e quando. 

Os Indicadores de Risco fornecem um conjunto de métricas de alta qualidade para melhor compreender os perfis de risco dos usuários. As empresas podem usar esses insights para complementar seus modelos atuais de pontuação, obter margens mais altas e atingir públicos mais amplos. 

Vantagens de enriquecer dados de Open Banking 

“Desbloquear o poder da análise para extrair valor dos dados obtidos através de bancos abertos não é útil apenas para melhorar a tomada de decisões. É também uma forma de reduzir os custos operacionais e economizar tempo ao desenvolver e lançar novas ferramentas financeiras, tais como aplicativos de orçamento e soluções alternativas de empréstimo”

Óscar Castañeda, Enrichment Product Manager da Belvo.

O uso dessas ferramentas pode liberar tanto as empresas fintech quanto as instituições tradicionais da tarefa de interpretar e classificar manualmente as informações fornecidas nas próprias etiquetas das transações, o que leva muito tempo e recursos.

Utilizando produtos de enriquecimento, como as empresas Belvo, podemos ter acesso à inteligência que reunimos ao analisar as transações de milhões de usuários de empresas financeiras de diferentes indústrias e países. 

“E à medida que mais empresas adotarem APIs abertas para se conectar a dados financeiros, a necessidade de mais produtos de enriquecimento para capacitar as empresas a extrair um valor não explorado dos dados financeiros também continuará a aumentar”, acrescenta o Enrichment Product Manager da Belvo. 

Enrichment

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