Principais insights do Expert Talks com Jason Mikula: “Acompanhando o cenário de dados em constante mudança”

Participaram da conversa os especialistas Jonathan Gurwitz, Credit Lead na Plaid, Manpreet Dhot, Chief Risk Officer na Pipe, e o consultor e assessor independente Kevin Moss, que já ocupou cargos de risco e crédito na SoFi e no Wells Fargo.

Se eu tivesse de resumir a conversa em um único tema, seria que o ritmo de mudança que as organizações enfrentam hoje é mais rápido do que nunca. Os dias da estratégia de dados do tipo “configurou, esqueceu”, seja qual for o caso de uso, ficaram para trás. E, embora nossa discussão não tenha girado principalmente em torno de inteligência artificial, as oportunidades de usar IA para ganhar eficiência com automação e extrair sentido de dados não estruturados são evidentes. Por outro lado, a IA traz riscos, inclusive de explicabilidade e viés, e, nas mãos de agentes mal-intencionados, tende a aumentar a ameaça de golpes e fraudes que as organizações financeiras enfrentam.

Estes são alguns dos principais aprendizados da nossa conversa:

1. As fontes de dados tradicionais têm limitações estruturais

Quem já trabalhou com crédito ao consumidor nos Estados Unidos conhece bem os principais birôs de crédito: Equifax, Experian e TransUnion. Os birôs, também chamados de agências de informações de crédito (CRAs), são fontes ricas de dados estruturados sobre o desempenho dos consumidores no pagamento de suas dívidas.

No entanto, os dados das CRAs têm limitações. Por definição, eles olham para trás e refletem apenas o desempenho passado do consumidor. Além disso, são um indicador defasado: os credores normalmente reportam os dados uma vez por mês, então, se o consumidor passa por dificuldades financeiras, como a perda do emprego, isso pode não aparecer de imediato nos registros do birô. Os dados das CRAs também não mostram uma visão completa do balanço do consumidor: mostram apenas o que ele deve, sem informações sobre renda ou patrimônio, que muitas vezes são essenciais para a análise de crédito. Além disso, podem deixar de fora certas dívidas, como empréstimos payday ou com garantia de título, e mecanismos de crédito mais recentes, como planos de compre agora, pague depois (buy now, pay later) ou adiantamentos em dinheiro.

2. Os dados transacionais complementam muito bem os dados tradicionais dos birôs de crédito

Os dados de transações em conta bancária, compartilhados com a permissão do consumidor, podem complementar os dados tradicionais dos birôs e resolver parte desses desafios. Por exemplo, consumidores que estão começando a usar crédito podem ter “thin file” ou “no file” nos registros dos birôs, o que dificulta pontuá-los com precisão. Os dados transacionais bancários oferecem outra janela para ver como os consumidores gerenciam suas finanças e um mecanismo para avaliar sua capacidade de crédito. Na verdade, esses dados podem dizer sobre a capacidade de crédito de um solicitante coisas que os dados tradicionais dos birôs não conseguem. Por exemplo, os planos de compre agora, pague depois ou os adiantamentos em dinheiro via aplicativo, que normalmente não aparecem nos dados dos birôs, aparecem nos dados de transações bancárias dos consumidores.

Os dados fornecidos pelo open banking também podem ajudar os credores a melhorar a experiência do usuário, reduzindo o atrito em pontos-chave da jornada de conversão. Em vez de métodos ultrapassados, como microtransações, cheques anulados para verificar a conta bancária ou pedir que o usuário envie holerites ou declarações de imposto para comprovar a renda, os consumidores podem conceder permissão com segurança para compartilhar dados diretamente da conta bancária ou do provedor de folha de pagamento. Essa abordagem é mais fluida e precisa para cumprir esses requisitos.

3. Objetivos claros são essenciais para identificar e avaliar novas fontes de dados

Com uma lista aparentemente interminável de novos fornecedores de dados brutos e empacotados, muitas organizações têm dificuldade para identificar, fazer o onboarding e avaliar novas fontes de dados. O primeiro passo deve ser definir qual problema ou desafio a fonte de dados deve ajudar a resolver e montar um business case em torno desse caso de uso. Definir uma hipótese e abordar um novo fornecedor de dados com a mentalidade de “testar e aprender” ajuda a definir como é o sucesso em cada caso de uso.

Realizar uma prova de conceito, avaliando uma amostra dos dados do fornecedor em um ambiente de sandbox ou fora de produção, ajuda as organizações a entender melhor se uma fonte de dados é adequada ao seu caso de uso. A prova de conceito deve ser desenhada para reproduzir, na medida do possível, o ambiente real de produção, e seus resultados devem ser comparados com as premissas e os objetivos do business case.

Principalmente quando a fonte fornece dados já processados, como features pré-empacotadas, entender a origem e a confiabilidade dos dados subjacentes é fundamental para conseguir dar as explicações exigidas por lei caso solicitantes sejam recusados com base nessas fontes.

As questões técnicas também podem ser uma restrição no onboarding e na avaliação de novas fontes de dados. É preciso mapear com antecedência qual infraestrutura técnica já existe ou será necessária, bem como os recursos de produto e engenharia para integrar e usar uma nova fonte de dados.

4. Superar os desafios de integração exige planejamento estratégico

O modo como a integração de uma fonte de dados afeta a jornada do cliente é um fator central para avaliar seu impacto geral na taxa de conversão e na rentabilidade. Por exemplo, ao integrar e consultar dados tradicionais de birôs, há várias abordagens sobre quantas informações e de que tipo coletar do usuário para acessar esses dados. Quanto mais campos de entrada (e quanto mais sensíveis os dados), maior a chance de o usuário abandonar o fluxo. Outros tipos de integração de dados, como o open banking, podem ter um impacto ainda maior na experiência e na jornada do usuário. Normalmente, nas integrações de open banking, o usuário precisa concluir uma série de etapas para conceder acesso explícito à sua conta e a tipos específicos de dados dentro dela. A vantagem é o poder explicativo adicional dos dados que os usuários compartilham, mas pode haver impacto negativo na taxa de conversão.

O risco legal e regulatório também é um fator central ao avaliar e fazer o onboarding de novos fornecedores de dados. No mercado de crédito ao consumidor dos Estados Unidos, leis como a Fair Credit Reporting Act (FCRA) e a Equal Credit Opportunity Act (ECOA), e suas regulamentações, definem quais tipos de dados os credores podem usar e garantem certos direitos aos consumidores. A ECOA proíbe a discriminação ilegal contra determinadas classes protegidas, inclusive a que decorre de impacto desproporcional. Terceiros externos, incluindo fornecedores de dados, precisam ser devidamente supervisionados e gerenciados em um processo conhecido como gestão de risco de terceiros, área à qual os reguladores financeiros vêm dando cada vez mais atenção.

Segurança da informação e privacidade de dados também são fatores centrais no onboarding de novas fontes de dados. Dependendo da fonte e do tipo de dado, as organizações podem enfrentar restrições para reter ou usar esses dados. Por exemplo, a regra 1033, recentemente finalizada nos EUA, que rege o open banking no país, restringe o chamado “uso secundário” de dados transacionais compartilhados com a permissão do consumidor, exige que os consumidores de dados obtenham anualmente a permissão dos usuários para continuar acessando esses dados e pode obrigar as organizações a excluir os dados dos usuários caso eles revoguem a permissão.

5. Uma infraestrutura flexível é crucial em um ambiente em rápida mudança

Toda empresa, financeira ou não, tem necessidades e desafios muito próprios. Mas há um desafio comum a todas: a mudança. Sejam novas fontes de dados, comportamentos de clientes novos ou desconhecidos, ou um ambiente legal e regulatório em transformação, a capacidade das organizações de se adaptar com rapidez e eficácia às mudanças do seu ambiente de operação vai determinar quem são os “vencedores” e os “perdedores”.

Ter a infraestrutura tecnológica certa, que dá às organizações a agilidade para lidar com mais eficiência com as mudanças do ambiente, não é apenas um “diferencial”, mas sim um item indispensável no novo normal de hoje, em um mundo em constante mudança.