Gestão de risco de crédito tem passado por uma transformação maciça como resultado do surto de covid-19.
Isso é verdade não apenas para organizações que fornecem crédito, mas também para os consumidores, muitos dos quais terão enormes prejuízos à sua qualidade de vida como resultado da crise.
Duas coisas precisam ter prioridade para os gestores durante esses tempos difíceis: decisões precisam ser sustentáveis para garantir que seu negócio possa sobreviver à tempestade e prosperar no longo prazo, mas você também precisa considerar que os clientes que você apoia durante tempos difíceis serão mais propensos a ficar com você durante e após a recuperação.
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Quando se trata de sustentabilidade de negócios, há muitos benefícios em ter uma abordagem para pontuação de cobrança em funcionamento. Com uma capacidade analítica melhor, focada em cobranças, sua organização estará melhor equipada para entender o impacto das mudanças econômicas e decisões de negócios sobre capital de giro e P&<.
Você será capaz de planejar o investimento de capital e produtos de empréstimos de modo mais eficaz, baseado em cálculos confiáveis de perdas esperadas. Com mais recursos para planejar aquisição de clientes, campanhas de cross-sell ou up-sell, seu departamento de marketing também terá recursos adicionais para criar campanhas mais efetivas.
Para trazer esses benefícios à tona, segue uma lista de possibilidades acerca de melhorias potenciais que podem ser atingidas a partir de uma melhor gestão de risco de crédito:
Aumentar a fidelidade de cliente com adaptação de limite de crédito
Insights de crédito gerados por inteligência analítica permitem que sua empresa defina bases de limite de crédito apropriadas para novos clientes com mais confiança, para então ajustar esse limite ao longo do tempo baseado em uso e padrões de pagamento para gerar mais utilização da capacidade restante do cartão de crédito.
Um exemplo de onde você pode inserir isso de modo mais criativo: considere um cliente que optou por permitir acesso à sua localização e normalmente usa 90% do seu limite do cartão de crédito. Você vê que ele vai comprar algo em uma empresa em que ele normalmente gasta entre R﹩ 150 a R﹩ 300, mas ele tem apenas R﹩ 120 de crédito restante no seu cartão.
Se você sabe que esse cliente tem um bom histórico de pagamento e um fluxo de receita em suas outras contas, o sistema automaticamente envia para ele um SMS com uma oferta por tempo limitado para aumentar seu limite em R﹩ 500 por um mês. Ao fazer isso, é possível ganhar ou reforçar a fidelidade do seu cliente – todo mundo gosta de ser recompensado por fazer a coisa certa.
Ganhar negócios com precificação baseada em risco
Pesquisa e observação de mercado podem ser usadas como método básico para definir as taxas de juros para produtos como empréstimos para automóveis. Mas uma abordagem de pontuação de crédito refinada e eficiente pode te levar mais longe e permitir decisões que adicionam valor real aos negócios.
Veja como você pode ir além da abordagem tradicional: para bons clientes, você pode oferecer 2 pontos percentuais abaixo de uma taxa de juros média, por exemplo, de 14%. Você pode oferecer ainda outra redução de outro ponto percentual para pagamento em dia.
Para clientes que representem um risco um pouco maior, ofereça a aprovação de empréstimo a 15%. A taxa é um pouco maior, mas o cliente garante o empréstimo que realmente precisa para manter as coisas em casa em um cenário de desemprego, por exemplo.
Faça vendas up-sell e cross-sell de produtos de risco de crédito de modo mais eficaz
Alavancar um cartão de crédito quando se vende um financiamento imobiliário ou automotivo é uma tática muito padrão para expandir sua marca na carteira do cliente. Entretanto, insights analíticos te permitem fazer uma melhor oferta.
Usar inteligência analítica para entender quais cartões de crédito vender para clientes específicos baseados em suas características únicas e o que isso pode te dizer sobre suas preferências de recompensas é um bom exemplo.
Uma passageiro frequente pode ser mais receptivo a um cartão com milhas aéreas, enquanto um comprador compulsivo pode ser mais inclinado a escolher um cartão que ofereça descontos com lojas parceiras e, ainda, clientes do tipo que economizam e investem podem preferir recompensas de cashback – os últimos dois casos podem ser especialmente frequentes nos tempos atuais. Inteligência analítica efetiva vai te ajudar a escolher o que oferecer e a quais clientes você deve oferecer diferentes produtos.
Gerenciar empréstimos comerciais com notícias e informações sociais em tempo real
As carteiras de empréstimos comerciais são normalmente avaliadas com base nos extratos financeiros anuais dos clientes, para em seguida reavaliarem os clientes com base em relatórios financeiros médios.
Você pode inserir uma abordagem mais eficaz ao integrar dados das páginas de notícias e redes sociais dos seus clientes e, então, aplicar inteligência analítica de texto para entender o que está acontecendo no mercado, notícias sobre o cliente e o clima em torno do cliente.
Por exemplo, você pode obter informações sobre as atividades de mineração do seu cliente e se ela está gerando prejuízo ambiental. Você pode avaliar o impacto do CEO de tal empresa que acaba de fazer comentários controversos. Você sabe quando uma empresa acaba de passar por um grande vazamento químico ou uma calamidade em uma fábrica. Você pode avaliar se os comentários e avaliações são favoráveis, indicando boa saúde e potencial de negócios.
Todas essas informações que são relevantes para tomadas de decisões sobre crédito podem fazer parte do modelo de classificação como atributos suplementares para reavaliar o cliente em tempo real ou diariamente.
Aproveite o poder de machine learning em decisões de crédito
Bancos e entidades financeiras não tradicionais estão se voltando para machine learning (ML) para tomar decisões mais precisas sobre cobranças, aprovação de empréstimos e afins. O que é útil em ML é que ela pode revelar correlações entre diferentes atributos, coisa que modelos lineares tradicionais não veriam. Ela está se provando particularmente valiosa quando usamos dados alternativos, onde os atributos podem ser indiretamente correlacionados.
É possível ir além, usando ML para identificar quais variáveis tem boas previsões (pode não ser o que você pensa) e, então, colocar esses insights em modelos tradicionais. Ou projetar um modelo primário com técnicas ou regras de modelagem tradicional e um modelo paralelo com machine learning. Onde o modelo de machine learning pode ser difícil de interpretar, o modelo tradicional acompanhante pode explicar o resultado.
Todas as cinco dicas acima podem ajudar a sua organização a navegar o território desconhecido durante e pós pandemia, com dados que vão dar suporte a decisões mais sustentáveis a longo prazo e gerar níveis mais altos de retenção. Isso porque você vai tomar decisões que não apenas os encorajam a ficar com você, mas te permitirá estar presente quando seu cliente mais precisa de você.
