O score é uma mistura de resultados de hábitos de consumo e pagamento. Ele consiste em um cálculo numérico baseado nos padrões de consumo e pagamento da pessoa. Esse é um produto antigo no mercado de cadastro positivo, e o cálculo de score é algo que precisa ser feito.

Neste post, falamos mais afundo sobre o que é o cálculo de score e as possíveis formas de melhorá-lo. Continue a leitura e saiba mais sobre o assunto!

Quais práticas de cálculo de score são ideais?

Como já mencionamos, o score é um cálculo numérico que classifica um indivíduo ou uma empresa com base nos hábitos de consumo e pagamento. Um bom exemplo de score de empresa é aquele usado pelos bancos.

Essas instituições financeiras precisam definir um score para ter não correr riscos de inadimplência. Se o banco emprestar dinheiro para uma empresa, quais são as chances do negócio quitar a dívida?

As grandes empresas já lidam com esse processo há muitos anos. O varejo, muitas vezes sem saber, contrata uma análise de fraude para seu estabelecimento para não tomar o que chamamos de chargeback, que é uma fraude na ponta.

Dependendo da característica da geolocalização da empresa, o score tem uma importância muito grande. Nas grandes capitais, por exemplo, a incidência do uso do cheque é pequena — é mais comum trabalhar com cartão de crédito. Nas cidades do interior, é muito comum a prática do uso do cheque, visto que ainda é um produto de status.

Cada vez que você usa um documento não online, é preciso se aprimorar em uma transação. Exemplo disso é quando o cheque é roubado ou fraudado.

Para todas essas questões, existem análises e preocupações dependendo da qualidade do score daquele comprador.

Como o cálculo de score é feito?

No Brasil, existem muitas fontes públicas. Muitas empresas de Big Data utilizam esses bancos de dados públicos para conseguir fazer o cruzamento e o armazenamento de informações.

Um exemplo recorrente no mundo de e-commerce é o fraudador clonar um cartão de crédito e a carteira de motorista de alguém para fazer compras. Dessa forma, o fraudador entra na plataforma de e-commerce para efetuar o golpe. O primeiro passo é usar o CPF da vítima, colocar o endereço do fraudador, informar o número do celular e ter um e-mail falso caso a plataforma solicite essa informação.

No modelo tradicional, as empresas utilizam serviços antiquados e marketing direto, que direcionam esse pedido a um e-commerce. Um operador de telemarketing liga para o fraudador e faz muitas perguntas sobre a vítima, que o fraudador não sabe responder. Dessa forma, vão negar a fraude.

Até esse ponto é interessante porque a fraude foi negada, mas o pessoal esquece de contabilizar algo importante: quem paga o salário do operador que ligou e quem paga o custo de telefonia que esse operador gastou. Geralmente, quem paga é a marca que contratou a plataforma de análise de fraude.

O DATAMIND foi projetado para fazer a inteligência de cruzamento de informações sem intervenção humana. Antes de negar as informações para o big data, as plataformas abrem o quiz, ou seja, perguntas e respostas.

Essas perguntas e respostas que são feitas para o fraudador precisam ser inteligentes. Se perguntar o nome da mãe da vítima, ele saberá. Se perguntar a data de nascimento, também terá. Portanto, o big data tem que selecionar variáveis aleatórias dentro do banco de dados para fazer perguntas menos óbvias para o fraudador.

Por exemplo, o nome da prima da vítima, coisa que o big data consegue calcular. Se for uma marca de roupa, pode perguntar se comprou na marca nos últimos meses. Informações que dificilmente o fraudador vai ter.

O cruzamento de informações de big data mais plataforma de CRM do cliente são muito importantes. Porém, 85% das empresas são PME e não tem CRM, assim, fica difícil fazer perguntas sobre as bases de dados do próprio cliente.

Nesse caso, o analisador de fraude deve se virar para fazer perguntas somente com informações do big data. É desta forma que funciona o mercado de motor de decisão na ponta que, ao final, todos estão sempre atrelados ao score de uma pessoa.

Como aumentar o score?

Aumentar o score é uma preocupação que deve ser priorizada. Visando isso, listaremos algumas dicas que você pode seguir para melhorar a sua situação em relação a isso.

Faça um planejamento

O início do ano é todos elaboram longas listas de metas, desejos e promessas. Nesse processo, é possível lembrar de incluir um financiamento ou empréstimo, por exemplo, é bom avaliar o seu score.

As empresas que irão realizar o empréstimo podem consultar a sua pontuação e utilizar isso como base para definir se vão liberar ou não a operação. Se planejar para aumentar o score te garante uma maior chance de aprovação em situações como essa.

Faça bom uso da consulta grátis

Sempre consulte a situação atual do seu score, aproveite que esse processo é totalmente gratuito. Isso vai assegurar que, em momentos de grandes gastos como o carnaval, você se mantenha atento na pontuação de crédito e não acabe saindo endividado.

Descarte maus hábitos

Dentre as práticas que influenciam na sua pontuação, é importante destacar algumas delas, como:

  • reduza gastos desnecessários;
  • conte com uma poupança emergencial;
  • faça um orçamente e liste cada uma de suas dívidas;
  • pague o valor total das faturas do seu cartão de crédito;
  • outros.

O que a PH3A oferece em relação ao cálculo de score?

O DATAMIND é o motor que foi criado com inteligência artificial porque, infelizmente, a fraude no Brasil tem dois tipos de conotação. Se você entra em uma loja física, compra um sapato e vai pagar com cartão clonado, a loja só saberá que é uma fraude 30 dias depois. O responsável por esse prejuízo é o banco emissor, visto que, foi uma transação física.

No mundo online , se o fraudador comprar um sapato no e-commerce da mesma loja e acontecer a fraude, o proprietário só saberá 30 dias depois.

Esse é o período que o cartão de crédito restabelece o pagamento para os estabelecimentos e essa fraude é da loja, não é do banco. Por isso, que esses motores de decisão, como o DATAMIND, tem como primeira grande preocupação a inteligência artificial e de dados para descobrir se a pessoa que está do outro lado da internet é ela mesma.

Quando você está em uma plataforma digital, calculando dados, existem tecnologias que fazem algumas validações para saber se a pessoa é ela mesma ou se está simulando dados. O DATAMIND tem arquiteturas de análise para tomar essa decisão. Ele analise se dentro de um processo, nego o pedido ou se coloco o pedido em uma área de backoffice, para fazer uma análise mais aprofundada.

O score é fundamental dentro do mercado. Estudá-lo para saber como as melhorias podem ser feitas é fundamental. Dessa forma, a credibilidade pessoal e empresarial é muito maior.

Gostou de conhecer um pouco sobre o cálculo score? Entre em contato com a PH3A e conheça as soluções que podemos oferecer para o seu negócio!

Segue material da entrevista: https://docs.google.com/document/d/1C1vGexjASGDJNoDZ3iDB_cIoy6R59LMluFw9Tz34Hrg/edit?usp=sharing