Contexto

Considerado pelo ranking do Banco Central como um dos maiores bancos privados do Brasil, o banco BV, Sendo fiel ao seu propósito, buscou na PowerOfData a tecnologia e o conhecimento necessários para modernizar, acelerar e melhorar os resultados de sua esteira de Data Analytics, avançando ainda mais seu processo de Transformação Digital e diminuindo o time-to-market de suas iniciativas em analytics e Machine Learning.

Desafio e objetivos

Foi necessário compreender profundamente as particularidades dos seus principais objetivos de negócios. Além disso, para produtificar dados em escala, foi necessário utilizar os mais modernos paradigmas de modelagem e alta tecnologia em automação e aceleração, utilizando nossa tecnologia inovadora, que explora o Data Lake e descobrir indicadores preditivos, encontrando dezenas de milhares de variáveis.

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“A solução da PowerOfData ajudou a maximizar o poder dos dados no BV, contribuindo com a performance dos nossos algoritmos de Machine Learning e também permitindo maior agilidade na substituição e evolução de modelos já implantados”

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• Fábio Jabur | Superintendente de Dados BV

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Solução 

Utilizamos a PoD Platform para criar um laboratório de usuário conectado ao sistema corporativo do Banco BV. Com o PoD Data Fabric, construímos 10 books de variáveis totalizando 34.649 indicadores preditivos, contemplando os mais diversos assuntos, de acordo com os objetivos de negócio do cliente.

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“O grande avanço nas origens e disponibilidade dos dados viabilizou uma evolução importante para o BV, fortalecendo a tomada de decisão de Crédito em um cenário bastante desafiador.”

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• Roberto Jabali | Diretor de Crédito e Cobrança BV

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Resultados

Todo este esforço de produtificação de dados gerou mais de 34.000 features preditivas, com o potencial de reduzir drasticamente o tempo gasto para treinamento de novos modelos, desafio de modelos atuais e criação de novos produtos, reduzindo custos e aumentando a recuperação, por meio de cobranças mais assertivas. 

Além da diminuição de time-to market e da melhoria dos resultados, é notável a disseminação de informações na empresa. Aceleração da esteira de dados, melhoria de resultados e fortalecimento de uma cultura data-driven. Tudo isso em escala. 

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Detalhes do Projeto

• Melhoria expressiva na performance de modelos de crédito e cobrança
• Criação de 10 books de variáveis auto feature
• Mais de 34.000 variáveis preditivas criadas
• Utilização do PoD Data Fabric aderente à arquitetura Data Mesh

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