A Chevrolet Serviços Financeiros, banco que administra os serviços financeiros oferecidos à rede de concessionárias Chevrolet, adotou uma solução para suportar o processo de decisão e análise de créditos da instituição. Após um período de verificação das ferramentas disponíveis no mercado, a solução Risk Pack, da Neurotech, foi escolhida para suportar os processos realizados.
Antes da adoção, grande parte do processo de análise da instituição era manual, o que poderia causar inconsistências no resultado desejado. O método também tinha capacidade limitada para lidar com políticas mais complexas no banco, resultando em eventuais diferenças em relação às regras estabelecidas. Dessa forma, a instituição demandava um processo mais estruturado, além de maior agilidade nas checagens da análise e de compliance.
Como a implementação exigiria também uma mudança de cultura, o projeto foi realizado passo a passo e a migração para o Risk Pack aconteceu gradativamente. O foco da solução está na flexibilidade de parametrizacão, segurança, escalabilidade, empregando inteligência artificial e redes neurais, que são técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático inspirado na estrutura neural de organismos inteligentes e que adquirem conhecimento através da experiência.
A implementação, que foi finalizada em agosto de 2014, trouxe resultados favoráveis para a instituição no que diz respeito à automatização e melhora na qualidade do processo de análise de crédito de seus clientes, tanto no varejo, como em sua linha de consórcios. O Risk Pack está em linha com todos os requisitos de negócios da instituição e também às regras de compliance do setor financeiro. Com a implantação da solução, cada verificação para concessão de crédito é feita de forma completa e automática, com relatórios e indicadores para gerenciar os ciclos de crédito e cobrança especialmente customizados para a operação.
A solução também ajuda em questões relacionadas à segurança, como identificação de fraudes. As informações cadastrais são analisadas automaticamente e, caso alguma divergência do dado apresentado no pedido de crédito pelo cliente for percebida, os analistas conseguem verificar de forma rápida. Por conta dessa automatização, foi registrada uma melhoria significativa na qualidade de aprovação das linhas de crédito.
