Por Daniel dos Santos, Editor do AIoT Brasil

 A Provenir é uma empresa de soluções de suporte a decisões de risco e em software de análise de dados na nuvem. Ou seja, a empresa ajuda fintechs, instituições financeiras e provedores de serviços de pagamento a tomar melhores decisões na hora de conceder (ou não crédito). Fundada por Larry Smith em 2004, a empresa tem sede em Parsippany, nos Estados Unidos e atualmente trabalha com organizações de serviços financeiros em mais de 40 países, processando mais de 2 bilhões de transações anuais.

Em entrevista ao AIoT Brasil, Jose Luis Vargas, vice-presidente e gerente-geral da Provenir para América Latina, aborda como a inteligência artificial ajuda a identificar um “bom pagador”, fala sobre os planos agressivos da empresa para a América Latina em 2022, ano em que pretende triplicar a presença na região, e fala sobre o uso de dados alternativos (como informações sobre empregos, análise de comportamento digital, perfis de redes sociais, entre outros) para o combate a fraudes e roubos de identidade.

AIoT Brasil: Como a Provenir utiliza a inteligência artificial para análise de risco de crédito?

Jose Luis Vargas: Com o uso de incontáveis dados, machine learning e inteligência artificial, a Provenir possibilita a inclusão financeira em classes mais vulneráveis por meio da análise do comportamento de consumo digital das pessoas, o que elas compram e como o fazem. A Provenir possui parceria com instituições financeiras, fintechs e empresas não financeiras para analisar e integrar seus dados de forma automática, otimizando os processos de decisão e facilitando ações para garantir acesso ao mercado financeiro ou gerenciar oportunidades de crédito. Isso significa que indivíduos que não possuem histórico financeiro nos bancos tradicionais têm mais chances de receber créditos baseado em outros comportamentos digitais não financeiros.

AIoT Brasil: Quais as maiores dificuldades na hora de analisar o risco de crédito de uma pessoa ou pequena empresa?

Jose Luis Vargas: O maior desafio na América Latina é que, ainda que mais de 70% dos adultos tenham celulares, apenas 30% possuem uma relação com bancos. A população desbancarizada ainda é bastante representativa na região. Essa falta de dados tradicionais de crédito representa um desafio para credores entenderem melhor e calcular de forma mais justa os riscos para indivíduos e pequenas empresas.

Empresas financeiras e de concessão de crédito precisam levantar diversos tipos de dados para fazer decisões precisas e em tempo real. Ainda assim, muitas ainda não exploraram novas fontes de dados alternativas que poderiam garantir uma visão mais precisa da saúde financeira de uma pequena empresa, por exemplo. Sistemas legados frequentemente não são preparados para integrar novas fontes de dados facilmente sem um desenvolvimento demorado e caro, nem tampouco para suportar um volume tão grande de dados.

Automatizar o sistema de decisões digitais permite aprovações rápidas e avaliações de risco melhores para beneficiar aqueles em busca de crédito e permitir que recebam respostas em tempo real.

 AIoT Brasil: O que são esses dados alternativos que vocês utilizam para a análise de crédito? Como eles são obtidos?

Jose Luis Vargas: Com o lançamento da Provenir Data Cloud e do Provenir Marketplace, a Provenir inovou na forma como as organizações financeiras e as fintechs acessam uma maior variedade de dados para apoiar a rápida inovação de seus produtos e garantir melhores experiências aos seus consumidores.

O Marketplace oferece às organizações um hub one-stop para o fácil acesso a informações sobre fraudes tradicionais, crédito, identidade, open banking e dados alternativos, como prevenção a fraudes, verificações de identidade, mídias sociais, potencial e outros.

Através de um marketplace de dados como o da Provenir, as financeiras podem acelerar e otimizar a precisão das decisões de risco ao selecionar variadas fontes de dados no ecossistema para atender a necessidades particulares. Ao escolher um marketplace de dados, as empresas devem selecionar provedores de dados capazes de suportar suas estratégias de dados alternativos atual e futura. Embora o acesso aos dados alternativos não seja exclusividade da Provenir, nossa tecnologia de nuvem baseada em inteligência artificial e aprendizado de máquina permite às empresas utilizarem tanto os dados alternativos, quanto os tradicionais de maneira simples para rapidamente criar fluxos de trabalho sofisticados para apoiar decisões de risco.

O uso de dados de verificação de identidade, como dados de empregos, telecomunicações, análise de comportamentos digitais, geolocalização e biometria facial pode ser crítico para o combate a fraudes e roubos de identidade. E quando esses dados são utilizados para treinar modelos capazes de fazer melhores previsões, o impacto desses insights ganha significativamente mais valor.

AIoT Brasil: Qual o índice de erro nesse tipo de recomendação de crédito?

Jose Luis Vargas: Como cada financeira define e cria seus próprios modelos de risco, não existe uma porcentagem padrão de erros. Nós trabalhamos com os clientes para desenhar, testar e monitorar o desempenho de seus modelos por meio de nossas capacidades de AI e ML, ajudando-os a assegurar os mais elevados níveis de precisão em suas análises.

AIoT Brasil: Quantas empresas no Brasil utilizam as ferramentas da Provenir? Pode citar algumas?

Jose Luis Vargas: Ainda que eu não possa citar nomes ou contratos prestes a serem fechados, posso dizer que a Provenir já está em conversas avançadas com empresas brasileiras interessadas em lançar novos processos digitais de análise de risco. Atualmente atendemos clientes no México, Argentina, Peru e El Salvador. Além disso, mantemos contratos globais com dois grandes bancos que estão implementando nossa solução em diferentes países latino-americanos nos quais operam.

Os parceiros globais de dados da Provenir permitem que as empresas facilmente integrem dados de open banking, big data, KYC, fraude, mídias sociais e outros aos seus processos para garantir melhores tomadas de decisões. Na América Latina, temos parceiros-chave, como Jumio, CredoLab, Ekata, DirectID, entre outros. Muitos dos provedores de dados de open Banking e open finance fazem parte do marketplace de dados da Provenir, oferecendo ótimos benefícios aos nossos clientes através de uma única API. Novos provedores de dados estão rapidamente se juntando ao marketplace, e a Provenir espera triplicar o número de parceiros até o fim de 2022.

AIoT Brasil: Qual a importância do Brasil na estratégia da Provenir?

Jose Luis Vargas: O mercado brasileiro é muito importante para a Provenir por diversas razões. Ele é a maior economia na América Latina e tem um dos maiores mercados de fintechs em termos de investimentos, volume de financiamento alternativo e número de empresas na América Latina. Enxergamos uma grande oportunidade com startups, fintechs maduras e neobancos que queiram acesso à nossa solução SaaS.

AIoT Brasil: Como tem sido o ano de 2021 para a empresa?

Jose Luis Vargas: Estamos em conversação com diversas empresas e parceiros locais e totalmente comprometidos a expandir nossa presença no Brasil e no restante da América Latina. O ecossistema brasileiro de fintechs está crescendo rapidamente e a Plataforma da Provenir deve preencher um nicho que ainda está desocupado. Enxergamos uma excelente oportunidade de ajudar as organizações locais a oferecerem mais opções de crédito através do uso de dados alternativos, inteligência artificial e machine learning para aprimorar os processos de decisões de risco e crédito. E estamos ampliando nosso time na América Latina para suportar a nossa maior participação na região.

 AIoT Brasil: E quais são os planos da empresa para 2022?

Jose Luis Vargas: Planejamos aumentar expressivamente a nossa presença e habilitar fintechs e a indústria de serviços financeiros a contribuírem para uma economia mais inclusiva e sustentável na América Latina. À medida que montamos nosso time no Brasil, temos planos de legalmente estabelecer operações locais para melhor atender o mercado brasileiro. Nossos investimentos em P&D continuam focados na entrega de capacidades avançadas para que nossos clientes tirem melhores insights dos dados e tomem as melhores e mais rápidas decisões possíveis.