O Big Data em microfinanças: Como os bancos de dados ajudam na tomada de decisão e uma melhor compreensão do comportamento dos clientes

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2 O Big Data em microfinanças: Como os bancos de dados ajudam na tomada de decisão e uma melhor compreensão do comportamento dos clientes Elias Sfeir, Presidente Equifax Brasil e Vice-Presidente Sénior de Marketing Internacional e Analítico Brasil 2

3 A Equifax Nos Dias Atuais A Equifax (NYSE:EFX) é uma empresa global de soluções de informação de $2.2 bilhões e é uma das integrantes das 500 maiores empresas da S&P, com um histórico de 114 anos. A Equifax mantém dados de mais de 600 milhões de consumidores, 81 milhões de empresas espalhadas pelo mundo e 220 milhões de arquivos de empregados. 3

4 Presença Global da Equifax 4

5 Explosão da Informação do Big Data 5

6 O que é Big Data? Como é uma área emergente, existem diferentes definições, porém o mercado está se apegando aos conceitos dos 3Vs: E porque isto importa? O 4º V Volume Variedade Velocidade Digitalização, midia social, dados maquinados, dados de descarga Terabytes Zettabytes Não é tanto sobre o tamanho do quadro quanto a capacidade das tecnologias existentes de manejar os dados Texto, voz, vídeo, imágem, baseado no local, padrões climáticos, etc. Estruturado Não estruturado Dados não estruturados perfazem 90% de todos os dados gerados Com que velocidade os dados são produzidos e necessitam ser processados Batch Real-time Analisamos ~330,000 clicks/segundo em mercado aberto, muito mais que o visto no ebay ou no NSA Valor criado pelo Big Data 1. Aumento da produtividade e Eficiência operacional 2. Melhor segmentação de clientes e prospects 3. Melhor desenvolvimento de produtos 4. Respostas proativas e preditivas 6

7 Provedores Fin-Tech coletando novos dados de diversas fontes e em volumes várias vezes maiores do que fontes tradicionais 8,000 a 70,000 atributos: Dados de mídia social Dados comportamentais baseados em movimento e duração de permanência no site Dados de localidade Gráfico social Comportamento de compras no e-commerce Dados de dispositivo Dados de celular 7

8 Como o Big Data está afetando nosso negócio Tendências impulsionando o Big Data Digitização de tudo, criando na maior parte dados não estruturados ou complexos Custo muitas vezes reduzido com maior velocidade para identificar e fornecer percepções (insight) Armazenamento barato Computação em Clouds Novas ofertas de fonte aberta à custos baixos Potenciais Implicações Maiores (e mais baratas) oportunidades para a inovação Barreiras de entrada reduzidas / mais ingressantes Aumento na oferta de substitutos Falta de talento de Big Data e analítico Alteração da base para a criação de vantagens competitivas Mudança na criação de valor 8

9 Amostras de Casos no Uso do Big Data Top 5 Canadian bank Melhora nas decisões de risco Análise de 12 anos de contas bancárias / dados de cartões e birôs de crédito em nível de conta (580M de linhas) à 70x a velocidade Negócio IBM-Watson para a solução de interação com o cliente Análise de trading, midia social, relatórios analíticos, desastres da natureza, classificação de crédtio, etc. para opções de investimentos Cálculos de inadimplência e planejamento de cenários mais rápidos 25 usuários podem puxar 30TB de dados de 8 sistemas e reduzir o tempo para o cálculo de inamdimplência, de 96 para 4 horas Melhora na previsão de movimentações (churn) de clientes Análise de 1.5 petabytes de dados de torres de celular, faturamento, call centers, dados sociais, etc. para a identificação de clientes em risco Outros Conceitos ilustram o uso de dados não tradicionais para a análise de risco de pagamento Empréstimos em Curto prazo Milhares de indicadores Atividade no Web site Registros de pagamento de celulares Empréstimos em Curto prazo Atividade no Web site Valores da casa Online Mídia social Buscas no Google relacionados ao solicitante Empréstimo com poucas informações (Thin Files) Escore de crédito a partir de dados do celular (clientes sem histórico de crédito) Comportamento ao telefone Horário/Local da chamada Uso estável Adiantamentos de capital à comerciantes Dados de midia social (escore, classificação do vendedor) Dados de entrega da UPS Dados da transação Empréstimos comerciais Modelo de risco comercial empregando análítica de texto (20,000 empresas) Notícias, transcrições, arquivamentos, etc Dicionário especializado na linguagem financeira 9

10 Como veremos Dados e a tomada de decisão no futuro? Os próximos 100 anos serão parecidos com os últimos 100 anos? Seremos capazes de quebrar nossa dependência em dados estruturados e adaptar nosso modelo de negócios para nos manter atualizados com a paisagem de dados e informação em mudança? As leis e os regulamentos governamentais para privacidade de dados estão mantendo o passo com a evolução das novas tecnologias e nossos estilos de vida digitais? 10

11 Escores de Telcos Pré-pagos Fluxo do Processo Fluxo do Produto A Consumidor solicita crédito e concede permissão à IF para utilizar dados de Telcos para classificar o risco. Fluxo de Dados Banco de Dados CDR da Telco 1 A Telco extrai um arquivo semanal de uso de telefonia pré-paga anônimo (Dados CDR) e repassa o arquivo à um servidor de Escores Prépagos hospedado dentro do firewall da Telco Instituições Financeiras B IF inicia a pesquisa tradicional de crédito junto à Equifax, que inclui o no. do celular do consumidor como campo obrigatório. C BD Escores Pré-pagos Escores TELCO Banco de Dados de Crédito Servidor de Escores Pré-pagos 3 Atributos para dados criptografados e pontuados são carregados do servidor de escores Pré-pagos co-localizado dentro do firewall na Telco para o servidor do banco de dados de produção de Escores Pré-pagos da OPERADORA que está fora do firewall. NOTA: Nenhum dado bruto CDR é exportado somente dados de atributos criptografados A Equifax primeiro verifica o banco de dados de crédito tradicional, caso não seja encontrado nenhum registro questiona o banco de dados da TELCO usando o número do telefone celular para ver se há coincidência. A Equifax retorna um escore de TELCO para números que coincidem exatamente com o número do celular, calibrado para o escore de crédito do cliente. 2 O servidor de Escores Pré-pagos localizado dentro do firewall da Telco recebe os dados brutos CDR e os processa utilizando software proprietário de pontuação, criptografando os dados. 11

12 Escores Psicométricos Escores Psicométricos envolvem uma série de perguntas cujas respostas são utilizadas como dados de entrada em técnicas clássicas para se obter um escore final. Historicamente tem sido utilizados pelos Departamentos de RH de grandes bancos para a filtragem de candidatos a o alinhamento de cargos. O princípio por detrás de um escore psicométrico é que não somente mede a Capacidade de Pagar, mas também a Vontade do indivíduo de fazê-lo: Capacidade Vontade e Capacidade de Pagar Vontade Habilidades em Negócios Ética e Honestidade Inteligência Ffluída 12

13 Escore da Mídia Social Ajuda a classe média emergente a usar suas conexões sociais para construir uma sólida reputação creditícia e a acessar serviços financeiros locais. Um conceito de comunidade onde os membros podem utilizar suas reputações em redes sociais tais como Facebook, Linkedin, Twitter e Yahoo! para obter empréstimos de melhora de vida, os empregando na educação, na saúde, em melhorias no lar ou em pequenos negócios. A comunidade possui dezenas de milhares de membros em mais de 35 países e o crescimento da quantidade de membros continua a dobrar a cada dias. Sendo utilizado por Emprestadores com capital próprio e o dos seus investidores e sócios. 13