Conversamos com Anderson Lucas, vice-presidente de negócios da FIS para América Latina (Nyse: FIS; B3: F1NI34), sobre a solução desenvolvida pela companhia americana que utiliza as informações de redes sociais no processo de análise de crédito.
O que faz a solução de análise de crédito e redes sociais desenvolvida pela FIS?
Essa solução utiliza small data e inteligência artificial para traçar um perfil de personalidade da pessoa que está tomando o crédito. Ela é como se fosse uma rede neural que imita o cérebro humano, analisando por volta de 515 facetas humanas para fazer uma análise comportamental.
A solução trabalha de forma conjunta com os bureaus tradicionais e pode ser aplicada no que é recusado ou no que entra numa zona cinzenta, como nos casos em que existe alguma dúvida para concessão do crédito.
No Brasil, nós já fizemos provas de conceito com um varejista, um banco e uma fintech. A solução fez com que a taxa de aprovação aumentasse de 15% a 35%. Isso porque a sua utilização fez com que se deixasse de se recusar clientes que, de fato, poderiam ser bons pagadores.
Ao longo desse processo, nós também avaliamos que houve uma redução da inadimplência de 20% a 30%. Ou seja, foi dado crédito a um público que teve um comportamento sadio comparado aos modelos tradicionais.
Essa solução funciona como uma contingência para quando o crédito é negado?
Eu não digo que ela seja uma solução de contingência, mas sim complementar. Tudo depende do user experience que a instituição quer dar, pois, de repente, o tomador de crédito nem precisa saber que ele foi negado. Para isso, é preciso passar para o tomador que ele precisa compartilhar informações adicionais para que a instituição conclua o seu o ciclo de concessão de crédito.
Um ponto importante que me perguntam bastante é que não é feita uma avaliação do que é postado e da quantidade de seguidores e de postagens feitas, mas o como, de que maneira são postadas as informações. É aqui que entra a análise das facetas do comportamento humano para tomada de crédito.
Como funciona o acesso às redes sociais? Por exemplo, se a rede social for restrita, como as informações são acessadas?
O processo é muito parecido ao de criação de um cadastro num aplicativo. No momento em que a pessoa escolhe a rede social e autoriza o compartilhamento, a solução faz o carregamento das informações. Como o sistema trabalha com inteligência artificial e machine learning, ele faz a varredura da rede social, pois, independente de ser restrita ou não, a pessoa já deu autorização para que suas informações sejam compartilhadas.
Como as informações de uma rede social são transformadas em informações para análise de crédito?
Como disse, a solução trabalha com mais de 500 facetas do comportamento humano, como felicidade, depressão, motivação ou desmotivação.
Aqui cabe mencionar como esse modelo foi criado por um dos fundadores da FIS, que trabalhou no governo americano avaliando informações de redes sociais para identificar possíveis ameaças, como, por exemplo, o quão era verdadeira a postagem de uma pessoa que dizia que iria atacar o Pentágono e o que estaria por detrás dela, se era uma brincadeira ou se havia uma intenção.
Essas facetas eram analisadas para que se tomasse a decisão de avisar o governo se uma determinada pessoa merecia uma atenção especial, já que representaria uma ameaça.
Com base nas características humanas de avaliação, a solução analisa a propensão de uma pessoa ser um bom ou mal pagador. Isso não é feito com base no que é postado, como a foto de um carro ou de uma viagem em que a pessoa mostra uma certa condição ou nível social, mas no como é postado.
Será que a pessoa que postou a foto do carrão é, de fato, um bom pagador ou possui a característica de ostentação, que é uma dessas facetas?
O compartilhamento de informações de redes sociais não causa melindre nas pessoas que estão buscando crédito?
Aqui existem dois aspectos, que acabam sendo convergentes, que envolvem o consumidor final, nesse caso o tomador do crédito, e a entidade financeira que está contratando os serviços da FIS.
Com relação ao tomador do crédito, a sua experiência deve ser sem fricção. Com relação à entidade financeira, nós temos o aspecto da confiança, do quanto a pessoa confia nela para compartilhar os seus dados.
Não vou dizer que não exista rejeição, mas a composição desses dois aspectos faz com que ela seja inferior à rejeição de uma entidade desconhecida.
