Estudo:hábitos de compra de alimentos comprovam a capacidade de crédito, ajudando aqueles sem histórico de crédito
Crédito:Pixabay/CC0 Domínio Público Os recentes avanços na inteligência artificial e na aprendizagem automática, juntamente com a evolução das tecnologias de armazenamento, acesso e processamento de dados em grande escala, alimentaram o interesse entre as instituições financeiras em novas fontes de dados para pontuação de crédito.
Exemplos dessas novas fontes incluem históricos de pagamento de contas de serviços telefônicos, de serviços públicos e de streaming; registros de transações de contas correntes, de poupança e do mercado monetário; e históricos de pagamento de aluguel. O motivo é duplo:a procura do lucro, incluindo a geração de novas contas, e a melhoria do bem-estar social, alargando o acesso ao crédito àqueles que não possuem classificações de crédito tradicionais.
Uma nova pesquisa da Universidade de Notre Dame mostra que idas repetidas ao supermercado podem ser tudo o que é necessário para provar a credibilidade.
O artigo intitulado "Using Grocery Data for Credit Decisions" será publicado na Management Science de Joonhyuk Yang, professor assistente de marketing no Mendoza College of Business de Notre Dame, junto com Jung Youn Lee da Rice University e Eric T. Anderson da Northwestern University. Um documento de trabalho está disponível no SSRN Electronic Journal .
A equipe fez parceria com um conglomerado multinacional que opera em vários países em desenvolvimento dependentes de dinheiro na Ásia e na África. O patrocinador dos dados possui um emissor de cartão de crédito e uma rede de supermercados de grande porte, o que permitiu aos pesquisadores mesclar dados dos dois domínios e observar o comportamento de 30.089 consumidores.
Começaram por transformar os dados brutos num conjunto de dados mais eficaz e removeram sinais de risco de crédito dos dados dos produtos alimentares.
"Nossa abordagem foi motivada por nossa conversa com o gerente do patrocinador dos dados, que disse:'Para trabalhar com esses enormes conjuntos de dados, você precisa de uma estratégia para resumir os principais dados em variáveis significativas. Uma abordagem ingênua de simplesmente descartar todos é improvável que nossos dados neste problema sem qualquer estrutura funcionem'", disse Yang.
"Esta observação ressoa com outro comentário feito por um gerente de um dos principais bancos dos EUA com quem conversamos. O gerente mencionou que o principal obstáculo à utilização de dados granulares do consumidor em grande escala na concessão de empréstimos não é a falta de acesso a esses dados, mas sim uma falta de conhecimento sobre como aproveitá-los de forma eficiente."
Os hábitos repetidos de compras de supermercado apontam para sinais de risco de crédito.
A compra de cigarros ou bebidas energéticas está associada a uma maior probabilidade de perder pagamentos com cartão de crédito ou de inadimplência, enquanto a compra de mantimentos “bons” ou saudáveis, incluindo leite fresco ou molhos de vinagre, está associada ao pagamento consistente de contas de cartão de crédito em dia.
“Guiados por uma extensa literatura sobre hábitos, construímos variáveis que medem o nível de consistência, ou a falta dela, no que e como os clientes compram”, disse Yang. “Os dados dos alimentos prestam-se particularmente bem para medir as características gerais do consumidor porque os alimentos são necessidades não duráveis, por isso os consumidores fazem escolhas frequentes e repetidas.”
O que um indivíduo compra pode ajudar a explicar que tipo de pagador ele é, mesmo depois de controlar diversas variáveis sociodemográficas e pontuações de crédito.
"Usando avaliações de pesquisa em nível de item, encontramos evidências sugestivas de que comprar alimentos mais saudáveis, mas menos convenientes, é preditivo de comportamentos de pagamento responsáveis", disse Yang. “Também vemos uma correlação positiva e robusta entre a consistência em várias dimensões das compras de supermercado e o pagamento pontual de contas de cartão de crédito”.
Os titulares de cartão que pagam suas contas em dia de forma consistente têm maior probabilidade de fazer compras no mesmo dia da semana, gastar quantias semelhantes ao longo dos meses e comprar as mesmas marcas e categorias de produtos.
Através de uma simulação de pontuação de crédito hipotética e de processos de tomada de decisão, a equipe demonstra que os dados de supermercados podem oferecer sinais informativos de risco de crédito, levando a melhores resultados de crédito para indivíduos com capacidade de crédito e maior lucratividade para os credores.
Por exemplo, a incorporação de dados de mercearia melhora substancialmente a precisão da previsão de incumprimento para pessoas sem pontuação de crédito, resultando numa melhoria que varia de 3,11 a 7,66 pontos percentuais.
O estudo também caracteriza as condições sob as quais a utilização de dados de produtos alimentares não acrescenta valor incremental, o que pode esclarecer quando os credores podem ser incentivados a recolher, adquirir e aproveitar dados alternativos.
“Especificamente, descobrimos que o benefício incremental dos dados de supermercados diminui drasticamente à medida que as pontuações de crédito tradicionais ou o histórico de crédito específico do relacionamento se tornam disponíveis”, disse Yang. “Essas descobertas destacam o potencial das instituições financeiras utilizarem dados de supermercados para conceder crédito a indivíduos que não possuem pontuações de crédito tradicionais, ao mesmo tempo que demonstram as limitações desta nova fonte de dados”.
As conclusões têm implicações de gestão diretas para os credores, uma vez que a utilização de dados de mercearias para a pontuação de crédito apresenta uma oportunidade de acesso a um mercado vasto e inexplorado. Os credores podem expandir a sua base de clientes e melhorar a sua rentabilidade, concedendo crédito aos consumidores que actualmente não são servidos ou mal servidos pelo sistema de crédito tradicional.
