Nos últimos anos, as instituições financeiras aumentaram a adoção de dados e novas tecnologias para gerenciar carteiras de crédito. Na verdade, a McKinsey
pesquisa recente das instituições financeiras diz que há um progresso significativo no uso de novos dados e técnicas para a gestão da carteira de crédito.
Mas também destaca os desafios que permanecem em torno de dados e tecnologia no setor de serviços financeiros.
Neste artigo, recapitulamos o estudo da McKinsey, examinamos os 3 principais desafios de dados para o gerenciamento de crédito e examinamos algumas ideias interessantes para superá-los.
Estudo de instituição financeira de 2022 da McKinsey: Uma rápida recapitulação
A McKinsey pesquisou 44 instituições financeiras em todo o mundo sobre os últimos desenvolvimentos em dados e análises para gerenciamento de portfólio de crédito.
O objetivo
Para entender o uso de fontes de dados tradicionais e alternativas para informações de risco de crédito, para determinar como as instituições financeiras usam abordagens analíticas em segmentos de portfólio e para informar o caminho a seguir para incorporar dados e análises de última geração.
As principais descobertas
As instituições financeiras avançaram significativamente no uso de novos dados para a gestão da carteira de crédito:
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60% dos entrevistados disseram que aumentaram o uso de novos tipos de dados e implantaram técnicas avançadas de análise no gerenciamento de portfólio de crédito.
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75% esperamos que essas tendências continuem nos próximos dois anos.
No entanto, surgem desafios que dificultam a utilização de novos dados para a gestão do crédito, nomeadamente:
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Qualidade dos dados, como citado por 63% dos entrevistados.
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Recursos, como citado por 42% dos entrevistados.
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Custos de dados, como citado por 30% dos entrevistados.
Em suma, embora haja avanços, persistem barreiras para as instituições financeiras que desejam melhorar a gestão da carteira de crédito.
Com isso em mente, vamos entrar nos detalhes – começando com uma visão dos dados que estão sendo usados.
Que tipos de dados as instituições financeiras estão usando para gerenciamento de crédito hoje?
À medida que procuram implantar novas análises na gestão de crédito, as empresas estão obtendo dados de fontes como:
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Dados internos de comportamento de crédito e dados de produtos cruzados
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Dados das agências de crédito
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Previsões econômicas
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E novos dados de provedores externos.
Isso inclui dados alternativos também; por exemplo, no portfólio corporativo, mais da metade dos entrevistados está usando, testando ou considerando dados de mídia de notícias, mídia social ou contas de terceiros.
Nossa opinião sobre isso é que a utilização de todos os dados internos e de departamento existentes, que geralmente estão em partes separadas de sistemas e bancos de dados de produtos/clientes, é um problema. Outra é pegar um banco de dados de clientes e compará-lo com provedores de dados. Isso pode ser caro e demorado e não necessariamente agrega valor.
Os 3 principais desafios emergentes de dados e tecnologia
Como mencionamos anteriormente, todos os participantes do estudo da McKinsey foram questionados sobre os maiores desafios enfrentados pelo risco de crédito nos próximos dois a três anos.
Os três principais desafios emergentes são:
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Nº 1: Qualidade dos dados: 60% citaram a qualidade dos dados como a principal restrição ao uso de novas fontes de dados inovadoras
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#2: Recursos: 42% citaram os recursos como o segundo desafio emergente.
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Nº 3: Custo dos dados: 30% citaram o custo dos dados como o terceiro maior desafio.
Vamos ver cada desafio com mais detalhes…
Nº 1: qualidade dos dados
Considerando que as instituições financeiras utilizam enormes quantidades de dados para tomar decisões críticas do consumidor, elas exigem precisão e integridade dos dados em todos os momentos.
Se os dados do cliente estiverem incompletos ou as metodologias de pontuação forem imprecisas, os resultados podem afetar gravemente a justiça do consumidor. Além disso, os serviços financeiros são sensíveis ao tempo, onde um único erro multiplica rapidamente os processos downstream.
Melhorar a qualidade dos dados exige maior transparência nos dados mantidos pelos provedores de dados, como as três principais agências.
#2: Recursos
Além dos recursos serem apontados como um dos principais desafios pela McKinsey, também foram destacados por mais de um quarto dos executivos seniores do setor financeiro em estudo da consultoria de dados e análises
Cinozure.
A pesquisa também descobriu que 39% achavam que os executivos seniores não entendiam totalmente o valor dos dados. Uma das principais razões para essa lacuna de habilidades é devido ao ritmo da mudança tecnológica.
Da mesma forma, cientistas de dados, analistas de dados e engenheiros de dados estão em alta demanda.
De um modo geral, há duas opções ao procurar preencher a lacuna: requalificar e aprimorar a equipe existente para fornecer a eles melhores habilidades de dados; ou contratação de talentos externos.
Nº 3: custos de dados
De acordo com a PWC, grandes bancos em todo o mundo gastam até
US$ 88 milhões por ano em dados – informações eles são obrigados a tomar decisões informadas e cumprir os regulamentos. No entanto, há uma clara falta de transparência quando se trata de preços de dados de agências. Algo que discutimos longamente em artigos anteriores.
Pelo nosso trabalho com bancos e outros financiadores, sabemos que as instituições financeiras podem reduzir bastante o custo envolvido na aquisição de dados.
Bancos e credores estão vendo resultados fortes:
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A negociação de contratos a médio prazo economiza em média 25% a 40% nos custos de dados – mesmo quando eles permanecem com o mesmo fornecedor.
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O uso de dados de várias fontes de agências pode ajudar na alavancagem de preços e em diversas fontes de dados – e até mesmo cobrir lacunas no histórico de crédito que outras agências possam ter.
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Um banco chegou a reduzir os custos em £ 3 milhões por ano, economizando 50%, com flexibilidade contínua para usar dados adicionais no ciclo de vida do cliente sem nenhum custo extra.
Em resumo, há uma oportunidade significativa para os credores reduzirem seus custos de dados e obter dados de maior qualidade por meio de maior transparência na precificação e qualidade dos dados.
Enfrentar esses desafios com a estrutura certa
A pesquisa da McKinsey indica que, embora os gerentes de carteira de crédito estejam começando a usar fontes de dados inovadoras, ainda existem grandes barreiras. Desde encontrar a qualidade de dados certa até recursos e custos de dados.
A McKinsey continua dizendo que a avaliação das fontes de dados, bem como maior transparência, ajudará as instituições financeiras a entender a evolução dos dados e do cenário dos fornecedores. E certamente concordamos.
A nosso ver, esses desafios não são novidade. Isso é algo que vemos repetidamente em nosso trabalho de apoio a instituições financeiras.
A boa notícia é: as instituições financeiras podem seguir cinco etapas para resolver os principais problemas de dados:
Nº 1: Entenda os requisitos de dados: Isso inclui fontes de dados, qualidade de dados e precisão de dados. Ao trabalhar com especialistas externos, você pode mapear as fontes de dados existentes e o que está pagando.
Nº 2: Avalie a qualidade dos dados e as lacunas de preços: Compare seus preços com outros com o mesmo fornecedor e pegada.
#3: Avalie o benchmark de dados da empresa: Procure todas as economias potenciais e descubra o preço-alvo.
#4: Construa a cascata de dados e bureaux que você deve usar: Mais sobre isso aqui.
#5: Negociar: Ou atualize contratos de dados, políticas e procedimentos com suporte junto com alavancas de negociação ao longo de cada iteração do processo de benchmarking.
Enfrente seus desafios de dados com benchmarking de dados
Para finalizar, os benefícios de uma abordagem de benchmarking de dados são claros e devem motivar as instituições a intensificar seus esforços para obter os dados da mais alta qualidade pelo preço certo.
Uma visão completa sobre preços, qualidade e precisão do data bureau pode fornecer uma comparação personalizada para informar as negociações com fornecedores - se você optar por permanecer com seu provedor atual, mudar para outro ou adotar uma abordagem multi-bureau.
Se você estiver interessado em saber como funciona o benchmarking de dados, deixe um comentário abaixo.
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- Platoblockchain. Inteligência Metaverso Web3. Conhecimento Ampliado. Acesse aqui.
- Fonte: https://www.finextra.com/blogposting/23935/3-emerging-data-challenges-in-credit-management-according-to-mckinsey?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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