Como o Open Finance reduz
o risco de crédito pela metade
na originação online
Salário todo mês, quase nenhum histórico de score.
Empresas de saúde financeira que oferecem antecipação de salário com débito automático atendem um público que movimenta salário todo mês, mas raramente aparece com histórico robusto em fontes tradicionais de score.
Uma incerteza que o modelo não consegue captar.
A originação de crédito nesses modelos costuma depender de variáveis limitadas às fontes tradicionais de score. Hábito de consumo, estabilidade de renda e sinais de comprometimento financeiro ficam fora da equação. O risco da carteira reflete essa lacuna, e cada nova originação carrega uma incerteza que o modelo não consegue captar.
Hábito de Consumo
Como o cliente gasta ao longo do mês não entra na decisão, porque a fonte tradicional de score não enxerga o extrato bancário.
Estabilidade de Renda
A regularidade com que o salário entra na conta fica invisível para o modelo, mesmo sendo o sinal mais direto de capacidade de pagamento.
Comprometimento Financeiro
Sinais de comprometimento de renda não são captados, e o risco da carteira reflete exatamente essa lacuna a cada nova originação.
Dados bancários reais alimentando o modelo de decisão.
Ao conectar a base de clientes ao Open Finance via Belvo, essas empresas passam a alimentar o modelo de decisão com dados bancários reais. A Belvo cuida de todo o pipeline, da conexão ao dado pronto para consumo, entregando as variáveis que o time de risco precisa para reconstruir o modelo de score do zero.
Produtos que podem ser utilizados
Centenas de variáveis a partir do comportamento real.
Depois de um processo de limpeza e análise dos dados conectados, é possível criar centenas de variáveis enriquecidas a partir das informações de Open Finance. Essas variáveis alimentam um classificador treinado para prever inadimplência com base no comportamento financeiro real de cada cliente, e não apenas no histórico de fontes tradicionais de score.
Em uma implementação real no setor de antecipação salarial, esse processo gerou mais de 350 variáveis enriquecidas e um classificador XGBoost com AUC de 69% na amostra de teste, patamar considerado bem-sucedido para uma primeira versão. A decisão de crédito deixa de depender só do que essas fontes sabem sobre o cliente e passa a considerar o que a conta bancária dele mostra todos os meses.
Risco de crédito pela metade na originação.
Menos risco na porta de entrada do crédito.
É esse o ganho quando o modelo de decisão passa a enxergar dados reais e atualizados. A Belvo cuida de todo o pipeline, da conexão ao dado pronto para consumo, entregando as variáveis que o time de risco precisa.
Quer replicar esses resultados?
Nossa equipe está disponível para apresentar a solução, discutir sua política de crédito atual e mostrar como o Open Finance pode reduzir o risco na originação online.
Dados Bancários
Conexão direta às contas dos clientes via Open Finance, com consentimento do usuário.
Enriquecimento & Categorização
Transações brutas transformadas em sinais utilizáveis, com renda verificada a partir do extrato.
Indicadores de Risco & Emprego
Sinais comportamentais para a decisão de crédito e confirmação de vínculo empregatício via registros oficiais.