Cinco maneiras de modernizar risco de crédito em um cenário pandêmico - Jornal Empresas & Negócios
Ednalva Vasconcelos (*)
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.
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&L. 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.
– 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.
– 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.
– 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.
– Aproveite o poder de machine learning em decisões de crédito –
(*) – É vice-presidente de Finanças para América Latina do SAS, empresa líder global em soluções de analytics.