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Onboarding de novos clientes: como a Movida reduziu o índice de fraudes e obteve uma economia de mais de 6 milhões de reais

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Um dos principais problemas enfrentados pelas locadoras de veículos no Brasil são os casos de fraude e apropriação indébita. Garantir a preservação do ativo entregue nas mãos dos clientes é um grande desafio para as empresas desse setor. Nos últimos anos, elas têm sido vítimas de um golpe em que falsos clientes alugam carros, não devolvem e, em alguns casos, chegam a vender os veículos para terceiros. Em algumas situações, os carros são usados até mesmo para a prática de crimes.

No entanto, a polícia não enquadra esse tipo de ocorrência como furto e, sim, como apropriação indébita. De acordo com estimativas da ABLA (Associação Brasileira das Locadoras de Automóveis), cerca de 9 mil veículos sofreram apropriação indébita no país em 2018. O número equivale entre 1% e 2% da frota total do setor no Brasil. Com indicadores como esse cada vez mais altos no mercado, resguardar a operação e reduzir o risco de inadimplência e/ou fraude é algo fundamental para as locadoras.

Em meio a esse contexto , a Movida, considerada uma das maiores empresas nacionais de empréstimo de carros, se deparou com um grande desafio: como criar uma inteligência capaz de analisar previamente o perfil de brasileiros para entender quem tem uma alta tendência a fraudar veículos após a locação?

Descubra neste blogpost, como a companhia com o apoio das soluções de Risk & Compliance da Neoway conseguiu reduzir o seu risco anual em R$13.585.600.

Cenário

Desde 2006 no mercado e com 253 pontos de atendimento nas principais cidades e aeroportos do país, a Movida se viu diante de um cenário em que o índice de ataque aos ativos não parava de crescer. Para a empresa, que faz parte do Grupo JSL, e conta com 3.772 funcionários, o ato de fraude acontece quando alguém aluga um carro e não o devolve dentro do período estabelecido no contrato. Quando um veículo “some”, o prejuízo da locadora é de cerca de R$ 40 mil (preço médio de um carro popular no Brasil).

Em decorrência disso, a locadora identificou a necessidade de buscar no mercado um parceiro para ajudá-la a ser mais assertiva na identificação do “perfil fraudador”, bem como no reconhecimento do “bom cliente”. O objetivo era aumentar a receita por meio da aprovação eficiente dos melhores clientes (sem possibilidade de “desperdício” de bons perfis) , e reduzir o risco por meio do bloqueio da entrada dos diferentes tipos de fraudadores. Foi para tentar sanar essa “dor” que a Movida buscou a parceria com a Neoway.

O que foi feito com a Neoway?

Desde 2017, a Movida tem uma política interna em que a validação de antecedentes criminais dos clientes é condição para que um veículo seja liberado para locação. Inicialmente, antes da parceria com a Neoway, essa consulta era feita manualmente por um time de 3 pessoas, com SLA (Service Level Agreement) de resposta ao cliente de até 24 horas do recebimento do pedido.

Também antes da Neoway, a Movida realizou uma integração de API (conjunto de rotinas e padrões de programação que permite a troca de informações entre dois ou mais sistemas), porém, o tempo de resposta se manteve lento (até 15 minutos) e os resultados foram insatisfatórios. A percepção era de que tal integração restringia muito os casos de aprovação. Isso era considerado um grande problema, pois acarretava na redução do faturamento da empresa. Paralelamente, o mesmo sistema reprovava muitos clientes que teriam bom perfil para locação.

O trabalho com a Neoway teve início com o desenvolvimento de uma modelagem de crédito para a locadora, capaz de gerar uma maior garantia na identificação de perfis fraudadores para, assim, reduzir as fraudes e para reconhecer um bom cliente e, consequentemente, aumentar a receita. Tudo isso, com o menor tempo de resposta possível.

O primeiro passo foi automatizar o processo de “onboarding” dos novos clientes para que não fosse necessária nenhuma interação humana. A automação foi feita por meio de uma API e conectava o sistema interno da locadora com a base de processos judiciais do Brasil disponibilizada pela Neoway. E o mais importante: o tempo de resposta das consultas via API estava dentro do SLA que a Movida precisava.

Foram, então, definidas algumas regras que servem de alerta para possíveis casos de fraude, como quando aparecem nos processos judiciais termos como “roubo”, “fraude”, entre outros. Atualmente, quando um cliente tenta alugar um veículo, ele deixa seus dados pessoais para validação e, automaticamente, a API desenvolvida entre a locadora e a Neoway puxa a base de processos judiciais para ver se existe algo preocupante atrelado àquele CPF, como, por exemplo, um antecedente criminal.

Quando não existe nenhum problema nessa primeira validação, a locação continua normalmente. No entanto, quando há alguma “red flag” nesse primeiro momento, o caso vai para uma segunda fase, que consiste em uma análise de mesa. Nessa etapa, a Movida utiliza outros aplicativos de Risk & Compliance da Plataforma Neoway, que permitem uma diligência mais completa do CPF, para, assim, embasar melhor a decisão final.

Outras ações realizadas durante o projeto, foram higienização da base de clientes da locadora, implementação do monitoramento dessa mesma base e análise mais profunda de grupos econômicos. Também foi realizado um trabalho específico com a base de motoristas de aplicativos para entender melhor o seu perfil, e, assim, apoiar na criação das regras da API (processo de aprovação ou não de contas).

Além disso, foi feita uma clonagem de perfil de cada tipo de fraudador – processo que permite identificar características relevantes de pessoas ou empresas que tendem a seguir um mesmo padrão. Com isso, foi possível definir algumas regras para tentar bloquear – ou reduzir – a entrada de possíveis fraudadores no momento de onboarding, por meio de uma análise de risco.

Um fator determinante para que todas essas ações acontecessem conforme o planejado foi o engajamento do time de crédito da empresa como um todo, o que ajudou a locadora a solucionar os casos de fraude, apropriação indevida e inadimplência.

Resultados do projeto

No âmbito quantitativo, a implementação do projeto em parceria com a Neoway gerou uma redução do índice de ataque dos clientes analisados de 0,36% para 0,21% (em um período de 6 meses). Essa redução do risco representou uma economia de R6,7 milhões para a locadora (anualizado daria R13,4 milhões), considerando o preço médio de um veículo popular (R$40 mil), e a média de 28 veículos/mês.

Outro resultado considerável foi a diminuição das reclamações no SAC por motivo de análise de crédito: de 10,0% (abril de 2019) para 1,8% (novembro de 2019). Isso gerou uma economia de R51,6 mil em 6 meses de projeto (anualizado daria R103,2 mil), considerando o custo médio de cada ligação em aproximadamente R$10,00

Além disso, a automação do processo foi um ganho inquestionável, pois liberou 3 colaboradores para direcionarem seus esforços para outro projeto da companhia. Essa mudança resultou em uma redução de custo de R41,2 mil em 6 meses de projeto, anualizado daria R82,4 mil. Em resumo: a Movida teve uma redução total de Custo/Risco anualizado de R$13.585.600.

Já no âmbito qualitativo, alguns resultados podem ser enumerados:

Aumento da confiança do cliente no trabalho da Movida, bem como uma maior satisfação com a redução das reprovações indevidas.

Análise de ramificações de grupo econômico, o que permite, agora, uma visão mais abrangente durante a análise de crédito.

Automação do processo de consulta, e consequente aumento da produtividade

Reconhecimento da diretoria da Movida quanto à evolução do motor de crédito

Atualmente, o projeto continua e a Neoway e a locadora estão redesenhando todo o processo de análise de crédito. Até o momento, já houve um crescimento de MRR de 206%, apenas nessa área, e, de aproximadamente, 330% considerando a empresa de locação como um todo. O principal intuito, agora, é ter uma esteira eficiente na aprovação dos clientes certos e na reprovação daqueles que têm indícios de fraudes.