Estocolmo, Suécia – A fintech sueca Instantor, cujo objetivo é tornar as decisões financeiras mais fáceis, lançou no fim de maio o Insight para o mercado mundial, incluindo o Brasil. Com o produto, a fintech visa transformar a maneira que as organizações financeiras avaliam o risco aos candidatos a empréstimos. Ao usar um robusto machine learning, o Insight analisa mais de 70 aspectos e padrões inteligentes em históricos bancários, e pode ser usado para melhorar os riscos e tomar melhores decisões.

–       A fintech está decodificando a fórmula secreta das informações durante transações, usando machine learning avançada.

–       A Instantor está lançando um produto novo de previsão para aumentar a eficiência e aceitação, e gerar mais lucros. A Gini é elevada em até 14% em pontos e reduz a perda de crédito em 25%.

–       Os algoritmos do Insight calculam mais precisamente a probabilidade de um candidato a empréstimo em reembolsar o crédito aplicado nele.

Em vez de ter uma equipe desperdiçando meses testando modelos de risco, as funções inteligentes do Insight vão construir um modelo de risco otimizado usando as informações do próprio cliente e pode entrar em funcionamento dentro de uma semana. Este é o primeiro plug and play avançado em produtos de previsão desta empresa, direcionado às organizações financeiras.

fintech sueca

Simon Edström, CEO da Instantor

Para Simon Edström, diretor executivo da Instantor, o grande desafio não está mais em acessar as informações mas sim na habilidade de usar e entender as informações para manter a competitividade. “Estamos muito orgulhosos em lançar o Insight como o primeiro passo na nossa nova oferta de produto; estamos focando nos produtos analíticos avançados para assegurar que nossos clientes continuem a frente do jogo.”

Assim como validar IDs, o Insight da Instantor identifica frequentemente circunstâncias não vistas que afetam os níveis de risco significantemente. Como resultado, habilita modelos de classificação mais rápidos e precisos. Testes de usuários mostram que o Insight da Instantor pode melhorar GINI significativamente, até 14% em pontos para novos clientes e 6% em pontos para um cliente recorrente, estimulando os lucros e reduzindo a perda de créditos em 25%.

“O que temos de único no nosso modelo é a habilidade de entender o que as diferentes transações significam”, explica Simon. “Por exemplo, o que um saque em dinheiro em um caixa eletrônico no meio da noite significa, ou se uma pessoa aposta em jogos, isto significa que eles têm mais dificuldades com um empréstimo? Com os nossos clientes, temos revisado milhões de solicitações e juntos desenvolvemos uma nova percepção para direcionar seus desafios únicos e formular como administrar melhor os clientes usando a machine learning. Nós podemos experimentar e construir diferentes modelos de informação, assim nossos clientes não precisam fazê-lo.”

 

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