Descobrindo a moderna pontuação de risco de crédito na compra agora, pague depois

A idéia de permitir que os consumidores paguem por mercadorias em várias prestações não é de forma alguma uma nova invenção. Os pagamentos em atraso e as prestações fazem parte do cenário financeiro e de consumo há décadas. Mas agora, após um lento processo de modernização, o método de pagamento foi transformado, rebatizado e expandido para atingir uma demografia global muito mais ampla. E nós a chamamos de Buy Now, Pay Later ou BNPL.

Embora a pandemia tenha acelerado a aceitação da BNPL, também levantou questões válidas sobre a verdadeira compreensão dos consumidores sobre os produtos, sua capacidade de pagar o que estão comprando e os impactos potenciais em suas pontuações de crédito.

Neste relatório, vamos nos aprofundar na compra agora, pagar mais tarde no mercado, pesar seu enorme potencial contínuo e fornecer a você as últimas reflexões e pesquisas sobre como o setor pode continuar a prosperar, assumindo um papel de liderança na melhoria do crédito aos consumidores.

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O que há dentro?

BNPL para Millenials, Gig-workers e Mais

Saiba por que o BNPL é a forma de pagamento mais preferida hoje em dia e o que você pode estar errado sobre ele.

Pesando os riscos contra os lucros

Descubra quais são as armadilhas de uma solução BNPL mal executada e como acertá-la na primeira tentativa.

Promessa de melhores decisões de crédito

Explorar o que a tecnologia pode fazer para ajudá-lo a navegar em seu caminho para maiores lucros são riscos reduzidos.

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O CredoLab está na vanguarda das práticas inovadoras de gerenciamento de risco que se envolvem com novas abordagens de modelagem de risco de crédito, aproveitadas pelo aumento do uso do telefone celular. O núcleo do negócio da CredoLab é sua linha de modelagem. Tomando o smartphone como entrada, o pipeline de processamento de dados consiste em uma série de etapas automatizadas, enraizadas em técnicas de aprendizagem de máquinas, que finalmente produzem um modelo preditivo para a inadimplência de crédito. Para proteger a confidencialidade e garantir contra a tendência de clientes de empréstimos individuais, apenas metadados não identificadores são usados.

Este e-book relata as descobertas da Dra. Xiaofei (Susan) Wang, professora e pesquisadora da Universidade de Yale a partir de uma revisão que ela fez sobre o modelo de pontuação do CredoLab. Ela considerou uma vasta gama de abordagens alternativas para as diversas etapas do pipeline e encontrou resultados favoráveis, inclusive quando aplicados a dados reais.

Neste e-book, primeiro exploramos os conjuntos de dados que o CredoLab consome, como ele o traduz em pontuações e o resultado que serve. Na última parte do documento, damos uma olhada em como o algoritmo do CredoLab se saiu quando comparado com o de outros grandes jogadores com modelos de pontuação similares.

Dr. Xiaofei (Susan) Wang, PhD

Palestrante e pesquisador, Departamento de Estatística e Ciência de Dados, Universidade de Yale

Nascido em Nanjing, China, o Dr. Wang mudou-se para os EUA em tenra idade e tem sido associado a algumas das principais instituições. Ela fez seu bacharelado na Universidade da Califórnia e seu PhD em Estatística na Universidade de Yale. Atualmente ela ocupa posições de destaque em várias associações e trabalha na Universidade de Yale como professora e pesquisadora. Ela tem uma série de publicações e elogios em seu crédito.