Como os emissores podem aprimorar a jornada de aquisição digital - Rodrigo Santoro

Rodrigo Santoro *

O caminho mais comum para quem estivesse interessado em adquirir um cartão era se dirigir a uma agência do banco, portando diversos documentos, para comprovar sua identidade e crédito junto ao emissor. Depois desse primeiro passo, um analista do banco faria uma checagem das informações fornecidas para validar o processo. Se não fosse detectado risco durante a aprovação, que poderia levar semanas para ser consolidada, a pessoa recebia uma resposta positiva e aguardava a chegada do cartão.

Hoje em dia, esse tipo de interação tem se tornado cada vez menos frequente. Em vez de se deslocar até um endereço físico e esperar dias para obter uma credencial de pagamento, o consumidor prefere a comodidade e agilidade dos canais digitais. Uma mudança de hábito que já vinha sendo realizada principalmente por fintechs e bancos digitais e foi acelerada em razão do isolamento social imposto pela pandemia.

Estamos diante de uma realidade em que emissores precisam, de forma rápida, analisar e aprovar o perfil de uma pessoa mesmo sem conhecê-la. Caso contrário, o banco corre o risco de perder bons clientes que poderiam fazer parte de sua base.

E ainda há um complicador ao longo deste procedimento: as tentativas de fraude de quem rouba dados e os usa de forma ilegal. Sem um sistema digital robusto que busca mitigar os riscos, o emissor se vê perdido na dura tarefa de separar o joio do trigo, ou seja, de garantir a qualidade dos clientes que estão entrando. Nesse ponto, minha percepção é de que os bancos tradicionais têm seus sistemas adaptados para o mundo físico e, portanto, carecem de uma solução completa que garanta segurança e agilidade no mundo digital.

Basicamente, duas perguntas fundamentais precisam ser respondidas:

• Os dados fornecidos são, de fato, da pessoa que está solicitando o novo cartão?

• Qual é o nível de risco de quem solicita o cartão não ter condições de fazer o pagamento das faturas depois de adquiri-lo?

Sem dúvida, estamos falando de um grande quebra-cabeça que tem nos tirado o sono. Como amparar a tomada de decisão com base em informações confiáveis? Aqui, entra o papel essencial da inteligência artificial e machine learning para fazer um cruzamento de variáveis e interpretar os dados quase em tempo real.