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Como o Safra aumentou em 478% o índice de análises de crédito automáticas

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O Banco Safra é uma das mais sólidas instituições financeiras do mercado. Com 175 anos de atuação, ocupa a quarta posição entre os maiores bancos privados do Brasil, está presente em 25 países espalhados em três continentes e emprega mais de 33 mil colaboradores.

Apesar do tamanho, a instituição carrega até hoje a tradição da família Safra de tratar cada cliente como único, pautar o atendimento na exclusividade e oferecer soluções sob medida. A atenção aos detalhes se reflete em parcerias sólidas e duradouras entre os clientes e o banco, e resulta em um índice de inadimplência de apenas 0,7%, bem abaixo da média do mercado, de 2,9. 

Até 2007, o Safra se destacava como um banco forte em middle market e corporate banking. O foco nesse público gerava um volume relativamente baixo de análises de operações de clientes com tíquetes médios unitários altos, o que, por muito, tempo permitiu à equipe realizar as análises de crédito e fazer a gestão de risco caso a caso.

Cenário 

A situação mudou em meados de 2007, quando a instituição passou a atuar como banco de varejo, principalmente com pequenas empresas, e viu o volume de solicitações de crédito subir exponencialmente. Se antes o desafio de coletar informações rapidamente e analisá-las já era grande, o aumento de demanda tornou a situação ainda mais crítica.

As validações manuais  ficaram ainda mais relevantes para a gestão de riscos. Eram avaliados mais de 100 sinais de alerta provenientes de informações cadastrais e comportamentais associados aos clientes, seus respectivos sócios e empresas ligadas a um mesmo grupo. 

Em um primeiro momento, o Safra precisou mudar o processo vigente, ajustar sistemas e aumentar o headcount para continuar com o processo caso a caso. Mas, em pouco tempo ficou claro que isso seria insustentável, uma vez que acabava prejudicando o índice de eficiência do banco e trazia uma série de problemas associados. 

Além dos desafios de eficiência, a equipe ainda precisava buscar os dados manualmente em mais de 20 fontes diferentes e gastava muito tempo em atividades operacionais ao invés de se dedicar à estratégia. Portanto, o banco precisava de  uma solução que o ajudasse a escalar as análises de crédito e riscos sem perder a diligência e a atenção aos clientes. 

O que foi feito com a Neoway?

Para fazer mais verificações em menos tempo e com a mesma qualidade de antes, foi necessário disponibilizar as informações utilizadas nas análises diretamente no sistema do banco, além de automatizar parte do processo de decisão. Após uma pesquisa de fornecedores, a Neoway foi a empresa escolhida para apoiar essas mudanças. 

O projeto começou com o alinhamento e integração de sistemas, já que a área de segurança do Safra definiu que a troca de dados seria feita por meio do Connect: Direct, que é diferente das APIs tradicionais. Depois, para facilitar a interpretação dos dados, foram desenvolvidos layouts específicos tanto de Pessoa Física quanto de Pessoa Jurídica. 

As informações de pessoas jurídicas foram disponibilizadas junto ao respectivo grupo econômico, o que permitiu ao Safra olhar não só para o proponente a crédito, mas, para todo o seu organograma – os sócios e demais empresas ligadas. Isso deu profundidade à análise e ajudou a detectar outros riscos, como de imagem, socioambiental, fraudes, entre outros. 

Também foram incluídas novas variáveis exclusivas da Neoway, o que ajudou a acelerar e aprimorar as análises de risco de crédito. A equipe passou a contar com alertas automáticos para aprovar, reprovar ou enviar o caso para uma análise manual, sendo que as decisões automáticas pouparam cerca de 70% do tempo dos analistas. Dessa forma, os colaboradores puderam dedicar-se à estratégia da companhia. 

Resultados do projeto

Quantitativos

  • Aumento de 478% no índice de análises automáticas
  • Aumento de 109% da produtividade no processo de análise manual 
  • Crescimento de 29% no volume de análises manuais efetuadas 

Qualitativos

  • Melhora na qualidade das análises dos proponentes a crédito, seus sócios e empresas ligadas
  • Utilização de variáveis antes não consideradas, que deram mais precisão e abrangência às análises (Bolsa família, processos, órgãos de classe, entre outros) 
  • Otimização do tempo dos analistas, que não precisaram mais focar em atividades operacionais
Colunista
Neoway
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