Como a PayJoy acelerou aprovações e reduziu o risco da carteira com a AltScore.
A fintech de crédito ao consumidor no Equador integrou dados alternativos aos seus modelos de machine learning, avaliando perfis sem histórico em 35 segundos.
Agende uma demoCrédito ao consumidor em mercados emergentes.
A PayJoy é uma fintech que permite a clientes em mercados emergentes acessar smartphones e produtos financiados. No Equador, grande parte de sua base de clientes não possui histórico creditício formal — o que tornava impossível avaliá-los com modelos tradicionais.
Modelos tradicionais que não enxergavam o cliente real.
A PayJoy precisava originar mais crédito sem aumentar sua exposição. Mas os modelos convencionais deixavam de fora quem mais precisava.
Pontos-chave:
- Clientes sem histórico creditício formal que os modelos tradicionais não conseguiam avaliar.
- Perfis qualificados automaticamente classificados como alto risco, limitando aprovações.
- Maior exposição a fraude sem dados suficientes para segmentar com precisão.
- Rentabilidade e sustentabilidade do negócio comprometidas por decisões baseadas em informações incompletas.
De perfis invisíveis a aprovações em segundos.
A PayJoy implementou a AltScore para potencializar seus modelos de scoring. Ao complementar as informações tradicionais com dados aplicáveis a 99% da população, conseguiram avaliar solicitações em segundos e segmentar com maior precisão — inclusive clientes sem histórico financeiro formal.
O resultado é um processo mais justo e meritocrático que fomenta a inclusão financeira, reduz o atrito na originação e estabelece as bases para um crescimento escalável.
Mais inclusão, menos risco e fraude.
Avaliadas com dados alternativos em tempo real.
Modelos mais precisos para avaliar risco real.
Menor exposição sem sacrificar aprovações.
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