Com a experiência de em 1996 ter trabalhado num projeto de migração de uma grande base de dados do Ministério Público do Estado São Paulo, o empreendedor Daniel Mendes, viu o potencial de se trabalhar com tecnologias como Big Data e IA, e criou a Dataholics, para fornecer informações de crédito para as empresas.
Depois dessa fase inicial, onde as análises usavam dados públicos disponíveis no mercado, a Dataholics agora está anunciando uma nova plataforma, baseada em IA, para identificar clientes com tendência à inadimplência a partir de 500 variáveis, conseguindo assim garantir ampla visão de dados para aprovação de crédito para pessoas jurídicas, como também, analisa dados comportamentais para aprovação de desbancarizados.
Mendes explica que ela gera informações mais inclusivas para tomada de decisão, podendo ser customizada de acordo com as especificações dos contratantes. "Por exemplo, a gente coleta em tempo real microinformações como índices da cidade, do bairro, preços dos imóveis e outros estabelecimentos e das pessoas, sobre protestos, trabalho, renda e vários ouros processos, que juntos, com inteligência artificial, criamos uma análise de crédito mais inclusiva que ajuda as empresas a escalarem a operação", explica Mendes.
Além do serviço customizado, a Dataholics passou também a oferecer a partir de outubro uma nova unidade de negócios, um portal onde pessoas jurídicas e físicas podem fazer um breve cadastro através de uma interface gráfica e receber informações sobre seu score de crédito baseado nos dados dessas mais de 500 variáveis em menos de 20 segundos. Toda essa combinação gera um score alternativo e personalizado, cujos critérios são explicitados nos resultados disponibilizados aos clientes.
Segundo Mendes, a solução é atualizada a cada meses, com os novos inputs que recebe do mercado, de pesquisas, do cenário macroeconômico e das demandas dos clientes, que a torna diferente das plataformas engessadas de grandes provedores dos serviços de crédito.
Hoje a startup tem já tem grandes clientes, como a Stone e a Sicoob.
