Trabalho FGV Empreendedorismo

[pic 1][pic 2]

matriz de Atividade INDIVIDUAL

        

Estudante: Matheus Mendes Viana

Disciplina: Empreendedorismo e Gestão da Inovação

Turma: 0125-4

DIAGNÓSTICO

Atualmente, trabalho na Superintendência de Produtos de Varejo, no Banco BRB. Somos responsáveis pela criação, remodelagem e precificação de produtos, bem como acompanhar a performance e propor melhorias. Estamos trabalhando num projeto de hiperpersolização de taxas e uma nova forma de oferecer produtos baseado num jogo de pontuação. Hoje utilizamos um modelo de precificação de crédito baseado em tabelas fixas, que para denifir as taxas consideramos eventos históricos de concessão de crédito, como perda espeda e o custo de captação. Esse modelo se tornou ineficiente e gera distorções, pois:

•        Não reflete adequadamente o risco individual de cada cliente;

•        Pode levar a perdas de oportunidades de negócio ao oferecer taxas pouco competitivas para bons pagadores;

•        Pode resultar em inadimplência elevada ao subprecificar riscos de clientes com menor capacidade de pagamento;

•        Limita a capacidade do banco de responder rapidamente às mudanças do mercado, causando retrabalho constante sempre que há mudança da taxa SELIC e na projeção da taxa.

Nossos concerrentes estão investindo em precificação baseada em dados e inteligência artificial para personalizar taxas de crédito e melhorar a eficiência operacional.

Além disso, para evitar os clientes que apenas buscam crédito e não utilizam os demais serviços do banco, queremos criar um modelo de pontuação para o engajamento dos clientes com múltiplos produtos do banco, aumentando as oportunidades de fidelização e aumento do ticket médio.

Hoje os principais clientes do banco, são servidores públicos do Governo de Brasília, uma vez que o BRB é o banco do GDF, então temos exclusividade das contas de salários dos servidores. O principal produto do banco é o crédito consignado público.

O banco expandiu muito a base de clientes depois da parceria com o clube Flamengo, projetando o banco para o cenário nacional. Outra estratégia foi comprar folhas de pagamento de prefeituras e órgãos em outros estados, como foi o caso do municipio de João Pessoa e a folha do estado do Tocantins.

dEFINIÇÃO DO PROBLEMA

O problema identificado é a falta de personalização nas taxas de crédito, que são tabeladas e não consideram individualmente o risco de cada cliente. Além disso, não há um mecanismo de incentivo para aumentar o engajamento dos clientes com diferentes produtos e serviços financeiros do banco.

Oportunidade:

• Implementar um modelo de precificação baseado em risco que leve em conta variáveis individuais do cliente, como perfil de risco, capacidade de pagamento e histórico de relacionamento com o banco;
• Criar uma jornada de pontuação, baseado no consume de produtos e serviços do banco, por exemplo, o cliente ganha uma quantidade de pontos caso contrate seguros e com esses pontos ele poderá ter desconto em taxas de empréstimos e financiamentos.

Público impactado:

• Clientes Pessoa Física e Pessoa Jurídica, que terão acesso a taxas mais justas e competitivas;
• O banco, que poderá melhorar sua rentabilidade e reduzir perdas por inadimplência;
• As áreas de análise de crédito e gestão de riscos, que contarão com processos mais ágeis e eficientes;
• As agências que terão taxas mais compatíveis com o clientes e assim oferencendo melhores condições de negócios.

VALIDAÇÃO DO PROBLEMA

Para validação do problema identificado, utilizamos a análise dos seguintes pontos:

• Análise de dados internos: Inadimplência e rentabilidade da carteira atual, identificando distorções na Precificação, principalmente em função do aumento do custo de captação devido a taxa SELIC, uma vez que um dos principais Produtos de captação são os CDBs oferecidos pelo banco que são atrelados ao CDI;
• Benchmarking: Estudo de melhores práticas do mercado e de soluções adotadas por concorrentes e fintechs;
• Pesquisa com clientes e gerentes: Levantamos Informações sobre a percepção de clientes em relação às taxas praticadas pelo banco e percebemos que os bons clientes haviam taxas mais atrativas em outras instituições;
• Testes iniciais: Simulamos modelos alternativos de precificação para avaliar os impactos esperados;
• Análise comportamental: A área de CRM percebeu que aguns Produtos são pouco procurados e que possuem um retorno interessante, a partir dai partiu a necessidade de uma forma de incentivar a busca desses Produtos, como Seguro Pet e Viagem.

CONSTRUÇÃO DA SOLUÇÃO

Para construção da solução, será necessário implementar um modelo de análise de crédito considerando variáveis de risco. Uma das formas de obter as informações necessárias é contratar bases de empresas como Serasa, Núclea e B3 para análise de histórico por cliente, como as movimentações, score, capacidade de pagamento, nível de endividamento e comprometimento da renda.

O modelo deverá ser capaz de oferecer uma taxa personalizada de crédito, baseado no risco individual de cada cliente, garantindo um retorno apropriado para cada operação com base no custo operacional e custo de captação do Banco. A idea é oferecer o menor spread para os melhores clientes com o menor risco para a instituição e ter o melhor retorno financeiro.

Com a gamificação, vamos aumentar a fidelização e permitir uma melhor distruição de uso dos nossos produtos, explorando de forma adequada toda a plataforma do banco e diversificar a origem das nossas receitas.