Cartão de Crédito

Problema:

A crise econômica mundial do final de 2008 assustou o mercado, principalmente as empresas que concedem crédito. Podia-se prever que elas ficariam mais cautelosas, com receio de assumir riscos em um ano de incertezas. Por outro lado, se nada fosse feito, as áreas de Marketing e Vendas com certeza seriam seriamente afetadas.

 

Estratégia e Metodologia:

No final do ano de 2008, quando as análises de tendências começaram a mostrar que realmente haveria dificuldades no cumprimento da meta de venda do produto de empréstimos pessoais, as equipes de nosso cliente, de um birô de crédito e de uma empresa fornecedora de tecnologia se uniram na busca de uma alternativa para o problema.

Usando a base de dados histórica do birô, enriquecida com informações do cliente, a área de desenvolvimento de modelos do birô criou modelos customizados de predição não só do risco como também da propensão ao consumo, usando técnicas combinadas de clusterização e regressão. Vários modelos foram criados e exaustivamente testados com os procedimentos de back test criados pela empresa fornecedora de tecnologia, até a escolha do modelo mais eficiente, do ponto de vista de rentabilidade.

A rapidez de reação era essencial e já em fevereiro de 2009 todo o processo de vendas estava alterado para a nova metodologia, de modo a minimizar os impactos previstos.

Resultados:

A meta de vendas do ano foi cumprida, e o custo total de vendas ficou cerca de R$ 7 milhões menor que o custo total que se teria para vender a mesma quantidade do produto, sem o uso do modelo. Este resultado foi calculado a partir dos grupos de controle usados em cada ação.

A taxa de retorno teve um incremento, em média, de 300% em relação à taxa de retorno da população de controle.

Os primeiros resultados permitiram tomar a decisão de manter o nível de venda de empréstimos pessoais durante todo o ano, contrariamente a alguns concorrentes, que desaceleraram as vendas no período.

 

 

Serviços de Crédito

Problema:

O Mercado financeiro vem sofrendo grandes perdas por fraudes, principalmente pelo motivo de Falsidade Ideologia / Fraud Application, ou seja, fraudes com documentos falsos ou de terceiros. Todo o processo de prevenção tem um alto custo de checagem, pois o processo era manual e moroso.

Estratégia:

Realizar um grande número de validações de consistência e veracidade das informações durante o preenchimento da proposta, em conjunto com a validação das informações da Receita Federal e birôs externos, tornando o processo seguro e rápido.

Metodologia:

O funcionário de loja, utilizando o sistema de preenchimento de propostas existente, consulta um sistema on-line composto de:

1. 1) Um banco de dados em plataforma baixa – Windows / Intel – contendo todas as informações dos clientes e de histórico de propostas;
2. 2) Comparação inteligente de nomes e endereços, utilizando percentuais de proximidade entre os valores;
3. 3) Mecanismos que possibilitam consultas a diversas bases internas ou externas e a sites na internet;
4. 4) Um mecanismo de decisão (decision engine), parametrizável pela área de prevenção a fraude, que faz a aplicação das regras de fraude e validação.

O funcionário recebe a resposta do sistema após 2 a 5 segundos, com o resultado das consistências e das validações de informações nos birôs externos. Propostas com problemas são desviadas do processamento normal.

Foram obtidos resultados tanto na redução das fraudes quanto na qualidade das informações recebidas. Quando o sistema entrou em operação, foi observado que 20% eram negadas por problemas de digitação do atendente. Um esforço de conscientização dos operadores resultou em uma melhora substancial na qualidade das informações preenchidas. Uma quantidade significativa de fraudes é evitada através do sistema - 12%, e 35% das propostas não requerem mais a apresentação de comprovantes de residência e telefone. Foi possível para o cliente reduzir o número de posições de análise e de prevenção, além das economias com as fraudes evitadas.

 

 

Birô de Crédito

 

Problema:

As informações dos bureau são fundamentais para auxilio na concessão de crédito. Entretanto apenas retratos instantâneos, contendo restrições, podem ser prejudiciais aos consumidores, pois podem não representar o seu comportamento histórico habitual levando a conclusões errôneas nas avaliações, limitando as oportunidades de negócios.

Estratégia:

Organizar o acervo de informações sobre o comportamento do consumidor, possibilitando a construção de indicadores genéricos ou customizados para quem concede o crédito, de modo a não perder essa riqueza de informações históricas.

Metodologia:

Criação de um banco de dados em baixa plataforma – Windows/Intel - contendo informações qualificadas sobre 100 milhões de indivíduos. Foram construídos scores genéricos de crédito, que representam o comportamento histórico das pessoas. Foram construídas também cerca de 100 variáveis, que são disponibilizadas para a construção dos scores customizados pelos concessores de crédito. Isto representou uma quebra de paradigma no mercado, pois até então os birôs não divulgavam as variáveis usadas nos seus scores. Todos esses scores são recalculados diariamente e deixados acessíveis para consultas on-line.

Nosso cliente criou um novo negócio com a utilização de processos baseados neste banco de dados. Esta área cresceu rapidamente, começando com um primeiro cliente experimental e evoluindo em pouco tempo para os atuais 30 clientes. Já foram desenvolvidas mais de 50 fórmulas de scores customizados, usando as variáveis combinadas com os dados de cada instituição. O primeiro cliente relata que com auxilio deste processo, conseguiu no primeiro ano superar em 20% a meta de vendas de 2 milhões de novos clientes e ao mesmo tempo reduzir as perdas de crédito pela metade.

 

Operadora de Telecomunicações

 

Para empresas de telefonia, atender a demandas judiciais, regulatórias ou de clientes para a reemissão de contas de telefone antigas é um processo complexo. Nosso cliente possui hoje uma base de dados com mais de 60 bilhões de registros que precisam ser consolidados e combinados para reconstruir as contas. Além da demora, o custo também é elevado: o armazenamento de arquivos em fitas de backup é caro e fica dependente do conhecimento específico de quem realizou o armazenamento para a restauração e uso.

Buscando uma alternativa, o cliente contratou a Stone Age para desenvolver o Projeto de Armazenamento e Recuperação de Contas, um conjunto de bases de dados estruturadas com informações detalhadas de contas telefônicas para atender não só as necessidades de armazenamento e recuperação de informação, mas também necessidades de análises de dados mais sofisticadas.

Utilizando o eXtreme IQ, a ferramenta de qualidade de dados e ETL desenvolvida pela Stone Age, foi possível realizar a recuperação dos arquivos que representavam as linhas de cada conta telefônica dos últimos 10 anos. Até mesmo registros que estavam armazenados em fitas cujo formato era desconhecido foram recuperados e aproveitados.

Em seguida, foi desenvolvido um conjunto de bases de dados utilizando o gerenciador de bancos de dados eXtreme. Estas bases, que contém visões diferenciadas de cada linha de cada conta telefônica dos últimos 10 anos, permitem o armazenamento compacto da informação, bem como o acesso, segmentação, filtragem e recuperação eficiente de qualquer conta telefônica deste período.

Por fim, através da ferramenta eXtreme OLAP os usuários finais da informação podem realizar não só as recuperações de contas antigas, mas também fazer análises e tarefas de Business Intelligence sobre um conjunto de informações que antes se julgava não só perdido, mas também impossível de se trabalhar devido ao volume.

Alguns benefícios:

• Compressão do volume original de 100 Terabytes para 9 Terabytes
• Armazenamento eficiente de mais de 60 bilhões de registros
• Economia de US$ 10 milhões apenas no custo de hardware
• Eliminação total do atraso nas recuperações de informação (dados disponíveis online)
• Abertura da possibilidade de estudos de BI sobre toda a base de dados
• Recuperação de R$ 100 milhões com processo de recuperação de impostos pagos
• Retorno sobre investimento de mais de 1000%