Como o Big Data está mudando a natureza dos empréstimos ao consumidor

Como o Big Data está mudando a natureza dos empréstimos ao consumidor

O uso de Big Data na análise e concessão de crédito ao consumidor está mudando toda a indústria financeira. Veja como isso está fazendo diferença no processo e na experiência dos empréstimos

A história dos empréstimos pode ser rastreada até o início da civilização.

Alguns dos primeiros registros são de 2000 aC, na Mesopotâmia. O conceito de empréstimo mudou drasticamente ao longo dos séculos, em grande parte devido a mudanças na tecnologia, normas sociais e hábitos financeiros em evolução.

A primeira grande inovação no setor de empréstimos ocorreu na Inglaterra do século XVII, onde nasceu o Primeiro Banco Central (The Bank of England).

O segundo grande avanço, embora possamos não perceber, está ocorrendo agora. É a evolução do big data. Na era digital, os empréstimos são transformados pelo surgimento de tecnologias disruptivas. Graças aos recentes avanços no Big Data, o processo de empréstimo agora se refere menos aos bancos e mais ao cliente.

Eles dizem que os tempos difíceis alimentam a inovação, e a nova era dos empréstimos orientados a dados foi impulsionada pela crise econômica de 2008. Quando os bancos estavam enfrentando demissões e tinham pouco dinheiro e recursos para aprimorar os serviços, as pequenas empresas capitalizaram as principais inovações tecnológicas da época.

Foi assim que as FinTechs nasceram – a combinação de serviços financeiros e de tecnologia – e os empréstimos foram diretamente afetados por essas tecnologias disruptivas.

O processo de empréstimos

Antes

Por muitos anos, os bancos têm sido as instituições de referência para empréstimos. Outras opções existiam, é claro, mas a reputação desses players sempre foi um tanto contestada.

Em termos do processo de concessão de empréstimos, os bancos tradicionais e a burocracia andavam de mãos dadas. As pessoas que desejavam obter um empréstimo primeiro tinham que ir ao banco, conversar com um funcionário sobre as opções de crédito disponíveis, preencher um requerimento, passar dias procurando todos os documentos necessários e depois aguardar a aprovação.

Essa última parte pode durar semanas, porque o processo de verificação foi principalmente manual. Não era incomum receber uma carta de rejeição um mês após o pedido e, em seguida, o cliente precisava repetir o processo.

Depois

Depois que bancos e credores independentes começaram a alavancar o poder do Big Data, o processo de empréstimo tornou-se automaticamente mais simples, rápido e conveniente para os usuários.

A maior mudança é que os mutuários não precisam mais ter contato pessoal com um representante do banco para obter serviços. Tudo começa online, onde eles podem usar ferramentas como o LoanStar para comparar opções de empréstimo e, em seguida, podem acessar o site do credor para preencher um aplicativo.

Quanto ao processo de aprovação, foi reduzido ao mínimo. Graças ao Big Data, os credores podem calcular riscos muito mais rapidamente, mesmo sem papelada, e a aprovação é dada em apenas 24 horas.

Opções de empréstimo

O big data não mudou apenas a logística do setor de empréstimos. Isso também levou a várias novas opções para consumidores que precisam de capital. Aqui estão algumas mudanças que ocorreram devido à evolução do big data.

Antes

O serviço orientado ao cliente nunca foi um ponto forte dos bancos tradicionais, que são historicamente conhecidos por oferecer pacotes padronizados projetados para uma determinada média.

A obtenção de um empréstimo há dez anos envolvia muito pouca flexibilidade, pois para cada tipo de empréstimo (hipoteca, pessoal, automotivo, comercial etc.) havia apenas um pacote disponível.

O cliente não pode escolher entre uma ampla variedade de opções, nem modificar as condições de um empréstimo, dependendo de suas preferências particulares. A instituição veio primeiro, depois veio o cliente.

Depois

A falta de compreensão das necessidades do cliente foi um dos motivos pelos quais os bancos são tão rígidos por tantos anos e tudo aconteceu porque os bancos não tinham meios de coletar e analisar as preferências do cliente.

Esse é outro fator alterado dramaticamente pelo Big Data. Agora, como parte da tendência de private banking, bancos e credores em geral podem ajudar seus clientes com soluções de financiamento personalizadas, adaptadas às suas necessidades.

Além disso, os credores agora usam o Big Data para automação de preços, segmentação e avaliação de riscos, gerando empréstimos personalizados que são benéficos para ambas as partes.

Avaliação de risco

O big data também mudou a maneira como as avaliações de risco são conduzidas. Muitos credores usam algoritmos de análise preditiva, que demonstraram ser muito eficazes para a tomada de decisões atuariais.

Antes

Todos os empréstimos envolvem uma certa quantidade de risco, mas calcular esse risco era um processo complicado antes do Big Data. Como as informações do cliente não estavam tão amplamente disponíveis como hoje, o procedimento de avaliação de risco se baseou em apenas um fator principal: a pontuação de crédito.

No entanto, a pontuação de crédito não mostra a imagem completa. Os rígidos critérios de aceitação tornaram quase impossível a aceitação de determinadas categorias de candidatos, porque tinham uma pontuação de crédito ruim ou nenhuma pontuação de crédito.

A geração do milênio, por exemplo, está formando hábitos de gastos mais responsáveis em comparação à geração mais velha, mas, por se recusarem a seguir o caminho convencional para estabelecer uma pontuação de crédito, não são candidatos a bancos com sucesso.

Depois

Os provedores de empréstimos modernos entendem que um cliente é mais do que uma pontuação de crédito, e é por isso que consideram o cenário geral ao decidir sua elegibilidade.

O Big Data simplifica o processo de avaliação de riscos, levando em consideração outras variáveis para determinar a responsabilidade financeira, incluindo gatilhos comportamentais e padrões de gastos. O resultado: um jovem empresário que tem uma ideia inovadora de negócios pode obter um empréstimo comercial, embora o sistema tradicional de pontuação de crédito o rejeite.

Ou, um aluno que acabou de se formar pode obter um empréstimo hipotecário para se mudar para um novo apartamento. As modernas ferramentas de avaliação de risco são mais precisas e abrangentes do que nunca, para benefício do credor e do mutuário.

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