A Deloitte
Objetivos de Hoje
Desafios da Área de Cobrança
Modelo de Cobrança e Maturidade
Aplicação de Modelos Preditivos
Agenda
- 2 - © 2011 Deloitte Touche Tohmatsu
Aplicação de Modelos Preditivos
Inteligência Competitiva
Considerações Finais
Deloitte - a maior empresa de serviços profissionais – Brasil e no Mundo
Presença Global
Quatro áreas de serviços• Auditoria• Consultoria
• Mais de 165.000 empregados em 140 países
• Mais de 50% das maiores empresas globais trabalham com a Deloitte
• Corporate Finance• Impostos
Presença no Brasil
11 escritórios
Servindo clientes em todas as regiões do Brasil por meio de nossos 131 sócios e aproximadamente 4.000 profissionais
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Porto Alegre
Curitiba São Paulo
Rio de Janeiro
Salvador
Recife
Fortaleza
Campinas
Belo Horizonte
�Joinville
�Brasília
- 3 - © 2011 Deloitte Touche Tohmatsu
# EmpresaReceita Global
em milhões US$Cresci-mento
# no Brazil
1 McKinsey 2,716 2.5% -2 Deloitte 2,497 17.7% 33 BCG 1,776 4.3% -4 Bain 1,403 3.2% -5 Accenture 1,164 9.0% 26 IBM 1,036 9.0% 17 KPMG 951 9.3% -
8 Oliver Wyman 685 0.4% -9 Booz 662 7.5% -
10 PWC 650 6.6% -
* Global Consulting Marketplace 2009, Kennedy Consulting Research, Estatística baseada em ano fiscal diferente
• Consultoria • Impostos
Combinação de Estratégia e Operações
Estratégia Operação/ M&A Implementação Outsourcing
McKinseyBCG
Accenture
Bain
Deloitte
CapGeminiIBMBearing Point
Roland BergerBoozOliver WymanA.T. Kearney
Líder Global – Consultoria Estratégica*
�Porto Alegre
Diferenciais da Prática Deloitte Analytics
A Prática de Analytics gera grande impacto em toda a organização através de soluções de data mining, modelos preditivos e análises avançadas. A Deloitte utiliza uma metodologia de modelagem própria fundamentada em 13 anos de P&D em inteligência artificial. A prática realizou um número significativo de projetos em diferentes indústrias e possui mais de 60 profissionais alocados nos EUA e India. No Brasil, conta com profissionais formados em Estatística, Matemática e Engenharia, com mestrado e doutorado, além de:
� Mais de 60 funcionários com diplomas de mestrado e doutorado em estatística, matemática, engenharia, computação, etc. dedicados exclusivamente à pratica de modelagem analítica avançada
� 5 patentes de modelos analíticos registradas nos EUA e 3 outras pendentes
� Inúmeras publicações em revistas e jornais especializados, participações de destaque em conferencias e seminários internacionais nas principais escolas de negócios americanas (Wharton, Kellogg, MIT, Columbia, etc.)
Pessoal
- 4 - © 2011 Deloitte Touche Tohmatsu
� Modelo e plataforma de analise de dados exclusivo da Deloitte, desenvolvido durante mais de 20 anos de P&D que pode ser customizado para cada cliente
� Comprovada capacidade de parceria com outras linhas de serviço internas de forma a alavancar todo conhecimento e experiência multidisciplinar e multifuncional da Deloitte,
� Equipe com experiência em modelos matemáticos lineares e não lineares tais como rede neurais, clustering, árvores de decisão, text mining, algoritmos de otimização.
� Infra-estrutura computacional de mais de 6 milhões de dólares (servidor SUN E4900 com 24 processadores de 1.9 GHz, 70 GB de memória RAM e mais de 170 terabytes em armazenamento
� 65 aplicações de softwares instalados para análise de dados (SAS, SPSS, Stat, R, Root, Netrics, Stata, Mathematica, Matlab, etc.)
� Algoritmos exclusivos de manipulação e análise de dados.
Tecnologia
Processo
Pessoal
Nossos Clientes em FSI
BRASIL � Santander/Real� HSBC� Citibank� RBS� Barclays� UBS
� BMF/Bovespa� CIP (ACH)� Chubb� Mapfre� Yasuda/Marítima� VISA
� ICATU� Chartis� Hipercard
� Bradesco� Banco do Brasil� Itaú-Unibanco� CEF� Aliança do Brasil� Cielo
CANADÁ � Canadian Real Estate Investment
Trust� Hatch Associates� Manulife Financial
� Onex Corporation� Power Corporation� Royal Bank of Canada
� SNC-Lavalin� Sun Life Financial Group� TD Bank Financial Group
� Bank of Nova Scotia� BMO Financial Group� Canadian Imperial Bank of
Commerce
ESTADOS UNIDOS
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ESTADOS UNIDOS
� Capital On e Financial� Carlyle Group � Castle Harlan � CB Richard Ellis Group � Charles Schwab � Chubb Corporation � Citadel Investment Group � Citigroup� E*Trade� Eaton Vance � Evercore Partners � Farallon Capital Management� Fidelity Investments � First Reserve Corporation � First Trust Portfolios � Fluor Corporation � Francisco Partners Management� Goldman Sachs Group
� Hartford Financial Services � Hellman & Friedman Capital
Partners IV� Interactive Brokers Group � J.C. Flowers � J.P. Morgan Chase � Kimco Realty Corporation � Kohlberg Kravis Roberts� Lazard � Legg Mason � Liberty Mutual Holding� Marsh & McLennan � Massachusetts Mutual � Mastercard International � Metlife � MoneyGram International � Morgan Stanley� Nationwide Mutual Insurance
� Northern Trust � Northwestern Mutual � NYSE Group � PHH Corporation � Prudential Financial� State Street � Strategic Hotels & Resorts� Texas Pacific Group � Tishman Speyer Archstone-
Smith � US Federal FSI� US Federal Reserve System� Vanguard Group � Visa� Wells Fargo � Western Union � World Bank � Ziff Brothers Investments
� Affiliated Managers Group � Allstate Corporation � Ally Financial� AMB Property Corporation � American Express� American International Group � Ameriprise Financial� Apollo Advisors � ArcLight Capital Holdings� Bank of America� Bank of New York Mellon � Berkshire Hathaway � Bessemer Group � Blackstone Group � Broadridge Financial Solutions � California State Automobile
Association � Capital Group Companies
Nossa Experiência em Analytics em FSI
A Prática Analytics está intimamente ligada as decisões estratégicas e hoje se apresentam como um grande diferencial. A prática internacional mostra em suas publicações a tendência da aplicação e os resultados positivos. Modelos de Cobrança, Risco, Escores de Crédito, Life-Time-Value, Clusterização e Agrupamento, definição do Perfil de Consumo e Mix de Produtos são alguns exemplos de aplicação dessas metodologias na área Financeira.
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A Deloitte
Objetivos de Hoje
Desafios da Área de Cobrança
Modelo de Cobrança e Maturidade
Aplicação de Modelos Preditivos
Agenda
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Inteligência Competitiva
Considerações Finais
Objetivos de Hoje
Apresentar um conjunto de boas práticas aplicadas a área de cobrança, utilizando:
Modelo de Maturidade de Competência na área de Cobrança.
Práticas de competência de
cobrança através de modelos de risco.
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Estratégias de cobrança com o uso de Collection
Score.
A Deloitte
Objetivos de Hoje
Desafios da Área de Cobrança
Modelo de Cobrança e Maturidade
Aplicação de Modelos Preditivos
Agenda
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Inteligência Competitiva
Considerações Finais
Com o aumento da oferta de Crédito e consequente aumento da inadimplência, a Área de Cobrança passa a ser estratégica para as organizações financeiras, principalmente para enfrentar os seguintes desafios:
� Redução da PDD (Provisão Devedores Duvidosos)
� Regras eficientes de priorização;
� Criar medidas preventivas e reativas com o apoio de Behavior Scoring;
� Medidas de Mitigação de Risco;
� Redução de Churn;
� Estimar o valor ao longo do tempo de seus clientes.
Desafios da Área de Cobrança
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Base Clientes PDD
Tempo
Custos com Perdas de Crédito
Dentro da área de Crédito há alguns módulos de Custo associados a concessão de Crédito:
� Custos diferenciados por operação;
� Custos operacionais, despesas e encargos;
� Possível perda de principal (CDC, Crédito Consignado, Cheque Especial, Cartão de Crédito);
� Deterioração do bem (automóveis, imóveis);
� Perda do cliente.
Alternativas:
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� A PDD é constituída ou ajustada em valores julgados suficientes à cobertura de eventuais perdas pelo não recebimento de créditos.;
� O uso da PDD não está restrito somente a área de crédito, ela pode refletir o nível de risco geral que as instituições oferecedoras de créditos podem estar incorrendo;
� As formas de constituição da PDD devem mensurar de melhor forma possível as probabilidades de não recebimento, independentemente das condições societária e condições fiscais;
� As instituições tem hoje o grande desafio de estimar o valor ao longo do tempo de seus clientes (uso de modelos de Life Time Value - LTV).
Custos com Perdas de Crédito (TCC – Total Cost Collec tion)
Os custos com Perdas de Crédito devem ser evitados, principalmente os custos com o processo de cobrança (TCC). Os custos com cobrança aumentam conforme o processo de cobrança caminha pela Régua, esse fato pode gerar um período de Cobrança Não-Rentável de modo a gerar perdas maiores que os valore do Principal e do Juros Acumulados.
Rentável Não-Rentável
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Inadimplência
As questões de negócio estão intimamente ligados aos desafios enfrentados na área de cobrança, o que norteiam os objetivos a serem alcançados.
Questões de Negócio
4Qual a efetividade de fazer a cobrança dentro de casa ou por agências?
4O que e quando eu envio às agências de cobrança?
4Quem é que eu cobro primeiro e quando?
4Qual é a régua mais eficiente para minha cobrança?
Desafios da Área de Cobrança
Ações Sugeridas
4 Implantação de ferramentas de negociação que proporcionam informações de transações históricas e relacionamento com clientes em tempo real, permitindo a negociação com valores ótimos que maximizam o retorno.
4 Estabelecer sistemas de controles e remuneração em função da eficiência de valores e clientes recuperados.
4
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4Para quais clientes devo oferecer acordo?
4Como medir a eficiência de agências externas?
4Qual o valor ótimo em um acordo?
Objetivos
4 Melhorar o entendimento da rentabilidade por canal e ou segmentos.
4 Mudança de foco da priorização unidimensional.
4 Posicionamento competitivo sustentável de longo prazo.
4 Melhor entendimento da dinâmica de rentabilidade por segmento de produto e cliente.
4 Elaborar a precificação de cada cliente em função do risco de perda ao longo do tempo.
A Deloitte
Objetivos de Hoje
Desafios da Área de Cobrança
Modelo de Cobrança e Maturidade
Aplicação de Modelos Preditivos
Agenda
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Inteligência Competitiva
Considerações Finais
Instituições de Crédito e Agências de Cobrança tem evoluído no Modelo de Maturidade de Capacidade de Cobrança.
Impacto na Receita
Alto4 Modelos de Collection Score segmentados para diferentes
réguas de cobrança4 Equipes especializadas em Cobrança por Células4 Ferramentas de otimização, negociação e monitoramento
avançadas, com sofisticados sistema de alerta4 Visão clara e consistentes de objetivos e incentivos4 Workflow parametrizado e integrado para a cobrança4 Scorecards de eficiência de cobrança/acordos
4 Modelos de Collection Score segmentados para diferentes réguas de cobrança
4 Equipes especializadas em Cobrança por Células4 Ferramentas de otimização, negociação e monitoramento
avançadas, com sofisticados sistema de alerta4 Visão clara e consistentes de objetivos e incentivos4 Workflow parametrizado e integrado para a cobrança4 Scorecards de eficiência de cobrança/acordos
Diferencial Competitivo
Líder
Modelo de Cobrança e Maturidade
Modelo de Maturidade da Competência de Cobrança
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Impacto na Receita
Baixo
Previsibilidade Baixa Alta
4 Apenas uma célula de cobrança4 Processos operacionais manuais4 Ausência de indicadores entre as áreas 4 Ausência de metas ou orçamentos operacionais.
4 Apenas uma célula de cobrança4 Processos operacionais manuais4 Ausência de indicadores entre as áreas 4 Ausência de metas ou orçamentos operacionais.
4 Gerenciamento da fila de cobrança e automação da lista de cobrança
4 Remuneração por resultados4 Equipe especializada em cobrança4 Relatórios baseados em estratégias de cobrança 4 Segmentação de Células de Cobrança
4 Gerenciamento da fila de cobrança e automação da lista de cobrança
4 Remuneração por resultados4 Equipe especializada em cobrança4 Relatórios baseados em estratégias de cobrança 4 Segmentação de Células de Cobrança
Avançado
Emergente
As ações de melhoria para evolução do modelo de maturidade são realizadas em 4 frentes dentro do processo de cobrança: Cobrança Interna, Cobrança Externa, Avaliação da Eficiência e Venda de Carteira. Esses fatores estão ligados a estrutura e estratégia de cobrança adotadas pelas Instituições Financeiras e/ou Agências de Cobrança.
Cobrança Externa
4 Os processos operacionais são transferidos para uma empresa externa.
4 O grande desafio é saber gerenciar de tal modo que se atinja um mix ideal da eficiência do desempenho, especialização e capacidade das
Venda de Carteira
4 Quando todos os esforços de cobrança já foram aplicados, a venda de carteira é uma opção importante de ser levada em consideração.
4 O custo de se continuar mantendo a contas ativas em cobrança podem não ser justificadas frente aos benefícios
Cobrança Interna
4 A própria empresa realiza os processos e tratamento dos primeiros ciclos de atraso, através de um departamento interno de cobrança.
4 Funciona como uma extensão do departamento de Billing.
4 Neste momento interessa mais a
Modelo de Cobrança e Maturidade
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especialização e capacidade das prestadoras de serviço.
ser justificadas frente aos benefícios de venda e realização imediata de receita.
4 Nos EUA, a venda de carteira já faz parte dos ciclos padronizados de cobrança e somente no mercado de cartões de créditos representa mais US$ 60 bilhões por ano. (Fonte: Equifax).
4 Neste momento interessa mais a recuperação do cliente do que propriamente a dívida, havendo um tratamento de retenção interno.
Avaliação de Eficiência
• Modelos de LGD (Loss Given Default) são aplicáveis.
• É calculado em função do valor presente das recuperações futuras (baseado na recuperação histórica dos créditos), descontadosos todos os custos de cobrança .
A Deloitte
Objetivos de Hoje
Desafios da Área de Cobrança
Modelo de Cobrança e Maturidade
Nossa Experiência
Agenda
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Aplicação de Modelos Preditivos
Inteligência Competitiva
Considerações Finais
1950´s 1960´s 1970´s 1980´s 1990´s 2000+Introdução de scores para
bancos e financeiras
Ampliação do uso dos scores
Aumento do uso de cartão de
crédito
Evolução computacional
Aumento da popularização
bancária
Novos dados avanços e
computacionais expressivos
Aplicação de Modelos Preditivos - Histórico
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1990´s 2000+Estabilidade da
moeda
Aumento Expressivo do
acesso ao crédito
Brasil
Atualmente
•Hoje, os modelos de scoring são utilizados aproximadamente 90% das decisões de risco de crédito em negócios nos EUA.• No Brasil, a resistência inicial foi vencida e hoje temos tecnologia de ponta, como softwares de auxilio a modelagem, Data Mining e Estatística.
Ciclo do Cliente
• Credit Scoring• Score de Fraude • Behavior Scoring
Rentabilização
• Behavior Scoring • Collection Score
Cobrança
Aplicação de Modelos Preditivos
Os modelos preditivos destinados ao Ciclo do Cliente podem ser aplicados em todas as etapas, porém relacionados ao Processo de Cobrança temos os modelos de Behavior Scoring, Prevention Scoring e CollectionScoring. A figura abaixo representa o Ciclo do Cliente dentro de Instituições Financeiras especificando em cada etapa as aplicações de modelos estatísticos:
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• Score de Fraude• Prospecção
AquisiçãoConcessão
• Behavior Scoring• Cross-selling• Up-selling
• Behavior Scoring• Prevention Scoring
Manutenção e Retenção
• Collection Score
Perda
Riscos Operacional
• Podem surgir a partir de dois elementos:
• Nível técnico• Nível organizacional
• Riscos de Liquidez
• Principal tipo de risco, podem causar o risco de insolvência.
• Riscos Financeiros
• Podem envolver dois elementos:
• Indivíduos• Ativos
• Riscos Legais
• Mudanças na legislação, podem afetar bancos ou outras organizações comerciais.
Aplicação de Modelos Preditivos
Tipos de Risco
Riscos Financeiros
• Indivíduos • Ativos
Riscos Legais• Mudanças na
legislação, podem afetar bancos ou outras organizações
Riscos Operacionais
• Nível Técnico • Nível Operacional
Risco de Liquidez• Principal tipo de
risco, podem causar o risco de insolvência.
Risco de Crédito• Quantidade (Perda
Aceitável ou Risco Suportável)
• Qualidade (Avaliação do Risco
Os riscos referentes a um produto financeiro apresentam-se de diferentes maneiras e em diferentes etapas do processo envolvendo estes produtos. No caso de processos de cobrança o principal risco envolvido é o Risco de Crédito. Os riscos envolvidos em um processo de Produto Financeiro são apresentados na figura abaixo:
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insolvência.
• Risco de Crédito
• Envolvem dois elementos:• Quantidade (montante que pode ser absorvido – Perda
aceitável ou Risco Suportável)
• Qualidade (avaliação de risco de crédito)
ou outras organizações comerciais.
• Riscos Operacional
• Podem surgir a partir de dois elementos:
• Nível técnico• Nível organizacional
organizações comerciais.
(Avaliação do Risco de Crédito)
O capital é a última proteção contra essas perdas.O capital deve ser ajustado para absorção das perda s.Os riscos devem ser quantificados em termos de perd a potencial.
Aplicação de Modelos Preditivos
Causas de Inadimplência:
• Atraso nos salários;
• Desemprego;
• Não recebimento da fatura;
• Priorização de outras contas;
• Churn (Abandono/Cancelamento).
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Como Identificar essas Causas?
4Conjunto integrado de ações, - definição de políticas de relacionamento preventivo;
4Quanto maior o nível de relacionamento maior será a efetividade de recuperação do cliente;
4Gestão integrada do risco.
4Posicionamento competitivo sustentável de longo prazo.
4Uso de modelos estatísticos preditivos.
Aplicação de Modelos Preditivos
Modelos de Collection Score
Considerando uma régua de cobrança clássica dividida em ciclos de cobrança, é indicado o uso do modelo deCollection Score segmentado para cada ciclo, construindo assim modelos que tratam deste o clienteadimplente, com risco de inadimplemento clientes adimplentes e clientes que aceitam acordo.
ClientesAdimplentes
Ciclo 1 Ciclo 2 Ciclo 3 Acordo
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Modelo de Pré-Inadimplência Modelos de Inadimplência(Ciclo1, Ciclo2, Ciclo3…)
Modelo de Acordo
Modelo Preventivo Modelo para cada ciclo da régua Mode lo de Acordo
- Ações preventivas;- Régua de ofertas para clientes adimplentes com alta chance de ficar inadimplente;
- Otimiza as ações da régua durante cada ciclo de cobrança;- Alocações de recursos otimizados- Priorização de canais
-Prever a chance de acordo para cada ciclo de cobrança;- Maximiza os esforços e recursos de cobrança;-Redução de acordos desnecessários
Adimplentes
Data Mining
Aplicação
Aplicação de Modelos Preditivos
Os modelos preditivos são desenvolvidos ou refinados para uma melhor segmentação de riscos e otimização das operações de cobrança e recuperação.
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Seleção
Filtros
Target
Transformações
Sistemas de Informação
Processamento
Desenvolvimento de Modelos
INT
ELIG
ÊN
CIA
DE
CLIE
NT
ES
Monitoramento de Estabilidade e Performance
Regras
de Negócio
Entendimento da Régua Preparação/Pré-Processamento Construção de Tabelas de Risco
4
82
71
5
A metodologia de execução de modelo de Collection Score considera 09 (nove) etapas:
Aplicação de Modelos Preditivos
0%
50%
100%
0 | --- 10 40 | --- 50 70 | --- 80 90 | --- 100
Dis
trib
uiçã
o %
Faixas de Score
Distribuição Amostral
BOM MAU
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Definição dos Modelos
3
Análise de Variáveis Relevantes
6
Collection Score- Simulador
Construção de Novas Réguaspor Segmento
8
9
Integração do Banco de Dados
2
Ajustes dos Modelos
5
Análise de Sobrevivência
Regressão Logistica
Técnicas Estatísticas
Inteligência de Clientes
Vantagem
Com
petitiva
Resultados
� Modelagem de propensão (Risco) temporal.� Quanto tempo de relacionamento até a ocorrência (no caso sinistro).� Chance de um cliente tornar-se inadimplente depois de um período de
relacionamento.
� Modelagem de propensão (Risco) pontual.� Aquisição de um Produto, Upgrade, Downgrade.� Cancelamento (Churn).
Abordagem de Negócio
Técnica Estatísticas que suportam a abordagem de Inteligência de Clientes para a modelagem de Collection.
Aplicação de Modelos Preditivos
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Modelos Lineares Generalizados
GLM
Análise de Agrupamentos
Árvores de Decisão
Inteligência de Clientes
Vantagem
Com
petitiva
� Uma alternativa a Regressão Logistica.� Técnica mais robusta, se ajusta a qualquer tipo de dados desde que sua
distribuição pertença a Família Exponencial.
� Criação de políticas de preço diferenciada pelo risco. � Engloba uma variedade de técnicas e algoritmos cujo objetivo é encontrar e
separar clientes em grupos similares.� Definição de Cestas de Produtos associados com o perfil.
� Otimização de tabelas de decisão.� Construção de regras de negócio e visualização de estratégias parametrizadas.
A Deloitte
Objetivos de Hoje
Desafios da Área de Cobrança
Modelo de Cobrança e Maturidade
Nossa Experiência
Agenda
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Aplicação de Modelos Preditivos
Inteligência Competitiva
Considerações Finais
Implementação: Considerando a estrutura de TI, o processamento de dados pode ser realizado em uma base consolidada em uma ferramenta estatística ou no próprio sistema.
Inteligência Competitiva
Relatório/AnáliseCaptação de Dados ServiçosPrep. de Dados – ETL Base Consolidada
Pagamento
Produtos
Portfolio
Transacional
Exposição
Lista deCobrança
Perfomance de Agência de Cobrança
Dados Transacionais
Tratam
entode
Missing
Values
Consolidaçãode D
ados
Canais
Lista de Cobrança
Scorecard de Agência de Cobrança
Extração de D
ados
Carregam
ento de Dados
- 27 - © 2011 Deloitte Touche Tohmatsu
PortfolioCobrança
Bureau
Fatores deRisco
AcordoMailing
Comportam.Pagamento
...
Estratégias de Cobrança
Dados de Cobrança
Bureaus de Crédito (EXT)
Tratam
entode
Missing
Values
Definição de V
ariáveis...
FerramentaEstatística
Acordo
Negociação
Adimplente
Mailing
Positivo
ExposiçãoManutenção do
Modelo de Cobrança
ScoringAlertas de Cobrança
Teste de
Consistência
Extração de D
ados
Carregam
ento de Dados
...
Inteligência Competitiva
Operacionalização – Tratamento customizado por tipo de segmento de cliente devedor
- 28 - © 2011 Deloitte Touche Tohmatsu
4Possibilidade de segmentação por grupos de riscos diferenciados
4Uso de múltiplas réguas
4Exclusão de ações dentro da régua
A Deloitte
Objetivos de Hoje
Desafios da Área de Cobrança
Modelo de Cobrança e Maturidade
Nossa Experiência
Agenda
- 29 - © 2011 Deloitte Touche Tohmatsu
Aplicação de Modelos Preditivos
Inteligência Competitiva
Considerações Finais
Negócio
4 Melhorarias na gestão de cobrança
4 Aumento de efetividade e retorno financeiro nos acordos
4 Classificação de todas as operações segundo a individualização comportamental do cliente
Considerações Finais
Risco
4 Mitigação de risco
4 Ações preventivas
4 Gestão de políticas de crédito, autorizações e bloqueios
Regulamentação
4 Atende a resolução 2682/99
4 Cria critérios de classificação das operações de crédito e regras
4 Constituição de provisão para créditos de liquidação duvidosa.
- 30 - © 2011 Deloitte Touche Tohmatsu
4 Redução de custos de cobrança, com ações desnecessárias
4 Gestão de campanhas, ofertas, descontos mais eficientes
4 Melhoria e enriquecimento da base de dados de cliente
Contatos
Deloitte Touche TohmatsuRua Alexandre Dumas, 198104717-906 - São Paulo – SP
Brasil
Tel: + 55 (11) 5186-1649Fax: + 55 (11) 5186-1386 Celular:+ 55 (11) 6398-1526
Mauro C. Alves
Financial ServicesConsulting
Deloitte Touche TohmatsuRua Alexandre Dumas, 198104717-906 - São Paulo – SP
Brasil
Tel: + 55 (11) 5186-1649Fax: + 55 (11) 5186-1386Celular:+ 55 (11) 9631-6316
Jefferson Denti- Senior Manager –
Financial ServicesConsulting
- 31 - © 2011 Deloitte Touche Tohmatsu3131
- 32 - © 2011 Deloitte Touche Tohmatsu
“Deloitte” refere-se à sociedade limitada estabelecida no Reino Unido “Deloitte Touche Tohmatsu Limited” e sua rede de firmas-membro, cada qual constituindo uma pessoa jurídica independente. Acesse www.deloitte.com/about para uma descrição detalhada da estrutura jurídica da Deloitte Touche Tohmatsu Limited e de suas firmas-membro.
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