Estudo de caso

O banco TBI aumenta aprovações de empréstimos em 5% com a SEON

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Sobre nós

O tbi bank é um banco digital focado em dispositivos móveis no Sudeste da Europa e líder regional em soluções de pagamentos alternativas. Seu objetivo é ajudar comerciantes a expandir seus negócios e oferecer aos consumidores produtos e serviços financeiros que simplificam suas vidas. Atua na Romênia, Bulgária, Grécia, Alemanha e Lituânia. Com parcerias em cerca de 20.000 estabelecimentos comerciais, o tbi tem uma base de 2 milhões de clientes e concedeu quase 550.000 empréstimos em 2022. Seu modelo de negócios e abordagem centrada no cliente o tornaram um dos bancos mais lucrativos e eficientes da região.

  • Alto atrito com clientes
  • Avaliações manuais não escalam
  • Sem visibilidade sobre o comportamento do cliente
  • Ausência de dados alternativos para pontuação de crédito
  • Dados em tempo real sobre clientes
  • Redução do tempo gasto em avaliações manuais
  • Gestão de risco em profundidade
  • Jornada do cliente sem atrito

O desafio

No setor bancário e fintech, gerir risco financeiro é complexo. A fraude e o risco de crédito — duas das principais preocupações — impactam diretamente a lucratividade e a confiança dos clientes. Para o tbi Bank, uma instituição líder em sua região, prever e mitigar esses riscos era essencial para manter vantagem competitiva e garantir crescimento sustentável.

A solução

Para enfrentar esses desafios, o tbi bank recorreu às ferramentas avançadas de prevenção de fraude e gestão de riscos da SEON, com foco na tecnologia de digital footprinting. Essa tecnologia analisa uma ampla variedade de plataformas digitais e sociais, coletando dados que revelam a presença digital de um cliente e oferecem um indicador confiável para o onboarding.

Com o SEON, o tbi bank passou a simular e modelar o desempenho e o comportamento dos clientes com maior precisão. Os dados coletados pela plataforma — especialmente de sites digitais e redes sociais — permitiram ao banco aprimorar seus modelos de machine learning para prever melhor o desempenho dos clientes e gerenciar o risco de crédito.

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Os resultados

O impacto foi substancial. Ao aprimorar seus modelos de machine learning, o tbi bank aumentou as taxas de aprovação de clientes em 5%. Isso permitiu que o banco realizasse o onboarding de novos clientes mais rapidamente e com menos fricção.

Esse aumento nas taxas de aprovação simplificou o onboarding e impactou diretamente os resultados financeiros do tbi Bank. Com uma avaliação de risco mais precisa e uma jornada do cliente mais tranquila, o banco expandiu sua base de clientes e aumentou as fontes de receita, enquanto gerenciava o risco de crédito de forma eficaz.

Ao concentrar-se em fontes alternativas de dados — pegadas digitais e sociais — o tbi bank obteve insights mais profundos sobre comportamento e preferências dos clientes, sem depender de informações demográficas potencialmente sensíveis ou tendenciosas. Essa abordagem melhorou a precisão das avaliações de risco de crédito e aprimorou a experiência do cliente, promovendo maior confiança e satisfação.

Conclusão

Ao aproveitar a análise avançada e os insights baseados em dados do SEON, incluindo sua tecnologia de pegada digital, o tbi bank expandiu sua base de clientes enquanto gerenciava efetivamente o risco de crédito. O resultado foi um retorno significativo sobre o investimento, demonstrando o valor de estratégias de gestão de risco no cenário financeiro atual.

Com análise avançada e insights baseados em dados, expandimos nossa base de clientes e gerenciamos o risco de crédito de forma eficaz.

Costin Mincovici

Para saber mais sobre o TBI Bank, acesse www.tbibank.bg