Fornecer mais segurança e confiança às empresas no processo de decisão na concessão de crédito. Esse é o objetivo da Quod, uma das maiores empresas de análise de dados do Brasil e uma das gestoras do Cadastro Positivo, ao lançar o Quod Score PF 3ª Geração, sua nova plataforma de avaliação de crédito que garante às empresas um ganho de performance de até 20% em relação a clientes conhecidos e uma visibilidade mais acurada do comportamento financeiro dos consumidores não bancarizados.
A nova versão, que integra um amplo conjunto de tecnologias, como machine learning,e incorpora novos dados, é resultado do investimento contínuo da Quod em melhorias e tecnologias de ponta em sua plataforma de escore de crédito, que hoje atende a empresas em todo o Brasil.
Segundo a empresa, a plataforma Quod Score PF 3ª Geração vem justamente resolver essa situação, pois além de incorporar novos dados, possibilita o uso dessas informações de forma mais assertiva. Como exemplo, são citadas as tecnologias de machine learning e checagem de informações sociodemográficas que indicam o grau do risco de inadimplência do consumidor.
A ideia desde a concepção da plataforma, de acordo com o executivo, foi atrelar os dados novos aos do Cadastro Positivo e, juntamente com a inteligência artificial, obter informações diversificadas para análise mais acurada do perfil do tomador do empréstimo.
O Quod Score PF 3ª Geração também faz uma distribuição mais adequada do público que solicita crédito, por meio da classificação uniforme dos consumidores por faixas de risco — alto, médio e baixo risco de inadimplência —, o que possibilita um melhor entendimento do comportamento financeiro do tomador do crédito. Além disso, oferece mais poder de discriminação dos consumidores, separando os bons dos maus pagadores, o que pode resultar em um índice maior de aprovação de crédito, com o mesmo nível de inadimplência.
Outro diferencial do Quod Score PF 3ª Geração, destacado pela empresa, é a maior capacidade de interpretar o modelo. Ou seja, a empresa consegue entender em profundidade as razões que levam um consumidor a ter notas altas ou baixas, o que permite ajustar melhor a política de crédito e avaliar com mais clareza o risco de inadimplência.
