Como o BV melhorou modelos de crédito e cobrança com 34 mil variáveis preditivas

Um dos maiores bancos privados do Brasil modernizou sua arquitetura de dados, buscando o foco em resultados. Foi assim que o BV chegou até a PowerOfData: buscando uma forma de acelerar sua esteira de Data Analytics sem abrir mão da precisão que decisões de crédito exigem. O que começou como um projeto de modernização virou uma nova camada de inteligência para os modelos que sustentam crédito e cobrança em escala nacional.

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O Contexto

Um dos maiores bancos privados do Brasil

Considerado pelo ranking do Banco Central um dos maiores bancos privados do país, o BV construiu sua posição em crédito e financiamento (sobretudo de veículos) sobre décadas de solidez. Mas solidez, num mercado de crédito cada vez mais disputado, não é mais suficiente sozinha: é preciso decidir mais rápido e com mais precisão do que a concorrência.

Fiel ao seu propósito, o banco buscou na PowerOfData a tecnologia e o conhecimento necessários para modernizar sua esteira de Data Analytics, avançar seu processo de transformação digital e reduzir o time-to-market de suas iniciativas em analytics e machine learning.

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Desafios e Objetivos

Da compreensão do negócio à descoberta em escala

O ponto de partida foi compreender profundamente as particularidades dos principais objetivos de negócio do BV antes de qualquer linha de modelagem. Só a partir daí fazia sentido produtificar dados em escala. Para isso, a PowerOfData aplicou os paradigmas mais modernos de modelagem e automação, explorando o Data Lake do banco para descoberta de indicadores preditivos, um processo que revelou dezenas de milhares de novas variáveis até então invisíveis para os modelos em produção.

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A Solução

Um laboratório de dados dentro do próprio banco

A PowerOfData estruturou um laboratório de usuário conectado diretamente ao sistema corporativo do BV, usando a PoD Platform como base. A partir dela, foram construídos 10 books de variáveis, totalizando 34.649 indicadores preditivos, cobrindo os mais diversos assuntos de acordo com os objetivos de negócio do banco, com arquitetura aderente ao modelo Data Mesh, descentralizando o gerenciamento das informações e acelerando a produtificação de dados.

"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." — Fábio Jabur | Ex-Superintendente de Dados BV

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Transformação e Resultados

Mais de 34 mil variáveis a serviço de crédito e cobrança

O esforço de produtificação de dados gerou mais de 34.000 features preditivas, com potencial de reduzir drasticamente o tempo de treinamento de novos modelos, o desafio de modelos já em produção e a criação de novos produtos, reduzindo custos e aumentando a recuperação por meio de concessão e cobrança mais assertivas.

Além da redução de time-to-market e da melhoria de resultados, o projeto acelerou a disseminação de informação dentro do banco, fortalecendo uma cultura data-driven em escala.

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Diferenciação Competitiva

Dados como parte da engrenagem por trás do melhor resultado trimestral da história do BV

No terceiro trimestre de 2024, o BV registrou o melhor resultado trimestral de sua história, com lucro líquido de R$496 milhões e ROE de 15%.

Para o CEO do banco, esse resultado carrega a marca dos investimentos em dados feitos nos anos anteriores.

"Esse desempenho não seria possível sem os investimentos em tecnologia e dados que fizemos ao longo dos últimos anos, mas sobretudo, eles não se materializariam se não tivéssemos fortalecido uma cultura de inovação centrada no cliente com forte engajamento de nossas equipes" — Gabriel Ferreira | CEO do Banco BV

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