A AGÊNCIA BRASIL TRAZ OS NÚMEROS DA INADIMPLÊNCIA
Você sabia que existe uma ferramenta poderosa para reduzir a inadimplência? Neste artigo, vamos te mostrar o poder do Big Data para alcançar esse propósito.
A Agência Brasil traz os números da inadimplência: “Em cinco anos, o número de brasileiros inadimplentes passou de 59,3 milhões, em janeiro de 2018, para 70,1 milhões, em janeiro de 2023, um recorde na série histórica. É o que mostra estudo inédito da Serasa Experian, divulgado no dia 27/02/23 em Brasília”.
Por isso, a inadimplência é um tema extremamente importante. Saber como reduzir a sua ocorrência e como as ferramentas de Big Data podem auxiliar nesse processo é o que vamos revelar neste artigo.
A ATUAÇÃO DO BIG DATA
O Big Data Analytics é uma tecnologia que ajuda na questão da inadimplência, pois é capaz de oferecer informações mais atualizadas sobre o devedor. Por exemplo, é possível obter dados como novo endereço, telefone, bens e fontes de renda. Assim, fica mais fácil encontrar o seu devedor, reunir e analisar a maior quantidade possível de informações e entender como ele pode quitar sua dívida.
Isso só é possível porque o Big Data tem como principal função a capacidade de trabalhar com grandes volumes de dados, buscando informações atualizadas e confiáveis.
Com o Big Data, é possível combinar inúmeras variáveis, como o valor devido e a possibilidade real de reaver o valor com base nas informações geradas.
Essa ferramenta ajuda na definição do perfil de cada devedor e consegue levantar se ele tem, de fato, os meios para arcar com suas dívidas e até mesmo onde ele pode ser encontrado.
O Big Data capta informações de fontes externas para definir quais inadimplentes devem ser contatados primeiro, utilizando dados como estabilidade no emprego, existência de processos judiciais que possam comprometer sua capacidade de pagamento, entre outros. Por isso, é possível segmentar os devedores em diferentes categorias e otimizar as estratégias de cobrança.
COMO USAR O BIG DATA PARA REDUZIR A INADIMPLÊNCIA?
1. Identifique perfis de risco:o Big Data pode ajudar a identificar clientes que têm maior probabilidade de se tornarem inadimplentes. Com base em dados como histórico de pagamentos, informações financeiras e comportamentais, é possível criar modelos que ajudam a prever a probabilidade de um cliente se tornar inadimplente.
2. Personalize as soluções de cobrança: com a ajuda do Big Data, as empresas podem personalizar as soluções de cobrança para cada cliente, levando em consideração seu perfil de risco. Isso pode incluir ajustar a frequência ou o tom das mensagens de cobrança, oferecer opções de pagamento mais flexíveis ou negociar acordos de pagamento personalizados.
3. Melhore a análise de crédito:as empresas podem usar o Big Data para obter informações mais detalhadas sobre a situação financeira dos clientes, incluindo seu histórico de crédito, fontes de renda e níveis de endividamento. Com essas informações, as empresas podem aprimorar sua análise de crédito e tomar decisões mais informadas sobre a concessão de crédito.
4. Monitore os clientes em tempo real: o Big Data permite que as empresas identifiquem padrões de comportamento e alertem os gestores sobre possíveis problemas de inadimplência. Isso pode ajudar a prevenir a inadimplência antes que ela ocorra, permitindo que as empresas tomem medidas proativas para minimizar os riscos.
O uso de Big Data para reduzir a inadimplência apresenta inúmeras vantagens, como a previsão de tendências, redução de custos, personalização de cobranças, tomada de decisões informadas e muito mais!