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CASE: Análise de Crédito

O BANCO

Em maio de 2006, os portfólios de cartões de duas bandeiras passaram a ser administrados por uma nova unidade de negócios do Banco.

A nova unidade de negócios – Administradora de Cartões de Crédito – iniciou suas operações ocupando a quarta posição no ranking dos maiores emissores de cartão de crédito do Brasil. A Operadora contava com uma base de 4,7 milhões de cartões de crédito e respondia por 10% do faturamento do mercado brasileiro, na época do projeto.

O DESAFIO

O alto custo e a baixa produtividade do canal Vendas Pessoais. Os prospects eram abordados por vendedoras em todo o Brasil, em locais de grande movimento, como Shopping Centers, para oferta de cartões de credito. Era feito o preenchimento da proposta, coletadas cópias de documentos de identidade e comprovantes de residência e renda e enviados para decisão em São Paulo. O canal tinha baixa taxa de aprovação.

OBJETIVOS

Estratégia: Levar parte da decisão para a ponta, utilizando novas tecnologias, evitando preencher propostas de prospects que seriam negados no final de um longo processo.

Metodologia: A vendedora, usando um telefone celular com uma aplicação wap, digitando o CPF, o CEP e a renda declarada, através de IVR, consulta um sistema on-line, composto de:

1) Banco de dados contendo 100 milhões de prospects, com informações qualificadas de crédito – credit score, restrições, etc.;

2) Dados para auxilio à identificação do proponente;

3) Dados para comprovação de residência através do CEP;

4) Validação da renda através de modelo estatístico de renda presumida;

5) Mecanismos que possibilitam consultas a diversas bases internas ou externas e a sites na internet;

6) Mecanismo de decisão (decision engine), parametrizável pela área de crédito, que faz a aplicação de políticas e tomada de decisão, baseado nas informações disponíveis.  

A vendedora recebe então uma resposta, entre 5 e 10 segundos, em média, informando se é indicado prosseguir ou não com o processo de venda.

 

Usando tecnologias de compressão e codificação no armazenamento, todas as bases de dados analíticas têm hoje um repositório único, validado e certificado pelas áreas de negócio especialistas, com controle de acesso e auditoria de consultas disponíveis à área de segurança da informação.

Com poderosa capacidade de processamento analítico de volumes (bilhões de registros por minuto), a plataforma provê ao usuário final muita facilidade nas tarefas de consultas (query) e relatórios (reporting) através de ferramentas amigáveis e com abrangente conjunto de recursos.

 

Baseado em infraestrutura de baixo custo e sem necessidade de otimização manual de índices e estruturas de acesso, o projeto apresenta um custo total de propriedade (TCO) extremamente baixo, além de consumir praticamente nenhum recurso com a operação e suporte à tecnologia empregada. Dessa maneira, todos os esforços das áreas gestoras e usuários se concentram em integrar novas fontes de dados e enriquecer o acervo de inteligência analítica da Financeira, além do uso estratégico de todas estas bases na gestão dos produtos, serviços e clientes.

 

BENEFÍCIOS

Os resultados obtidos superaram as previsões mais otimistas. Houve uma redução de 60 mil propostas preenchidas por mês. A taxa de aprovação das propostas preenchidas subiu de 18% para 49%. Houve uma significativa queda nos custos dos processos de Crédito e de Vendas, devido às reduções dos volumes de preenchimento, captura, transporte, digitação, digitalização e processamento das propostas e dos documentos “pré-negados”, que representaram uma economia de cerca de R$ 2 milhões no ano. 

DIFERENCIAIS

O case representou uma revolução no processo tradicional de Vendas Pessoais. Usando uma solução inovadora, com tecnologia de baixo custo (foi descartado o uso de PDAs), rápida capacitação e database de alta performance em baixa plataforma, as vendedoras passaram a reconhecer rapidamente os maus prospects e a concentrar-se nos bons, melhorando a argumentação e consequentemente a conversão das vendas. Possibilitou também, pela validação automática, abordar prospects que não carregavam documentos de comprovação, atingindo um novo segmento de público alvo. O aumento na taxa de aprovação das propostas preenchidas elevou também a satisfação dos novos clientes.