Este não é um episódio qualquer do nosso Meets! Hoje temos uma conversa muito especial com dois dos nossos colegas e cofundadores: Juan Carlos López e Óscar Barba.
Sumário
Eles contam-nos em primeira mão como é desenhar um produto bancário de sucesso e qual é o percurso que um desenvolvimento segue desde a Prova de Conceito até à sua implementação nas apps bancárias, onde são utilizadas por milhões de pessoas.
Os departamentos de Produto e IT (liderados respetivamente por JC e Óscar) enfrentam diariamente numerosos desafios que nos ajudam a continuar a melhorar e aumentar a segurança dos nossos módulos.
A inovação não descansaQuisemos partilhar consigo os segredos da categorização dos dados bancários, do enriquecimento das informações financeiras e da extração de valor dos insights que ajudam as pessoas a melhorar a sua situação económica.
Comecemos!
O nascimento do Coinscrap e o seu desejo de melhorar a saúde financeira da população
Para começar a conversa, nada melhor do que recordar os inícios da nossa empresa, lá por 2016. Juanjo passou a palavra a Óscar, que comentou como esta startup galega arrancou com uma app B2C, focada em ajudar a população na gestão das suas finanças e poupanças.
No ano seguinte, já tínhamos atraído a atenção de várias entidades nacionais, sendo a Caser a primeira empresa com a qual assinamos um acordo. Percebemos que havia mercado para pivotar para B2B e, desde então, não deixamos de colaborar como parceiro tecnológico dos principais bancos do mundo.
Chega a Coinscrap Finance, um aliado estratégico que leva a inovação ao setor financeiro
O vasto conhecimento obtido através dos dados transacionais não parava de nos surpreender nas primeiras etapas da empresa. A chegada da normativa PSD2 gerou um aumento significativo dos pagamentos digitais e permitiu às entidades com as quais trabalhamos acumular informações valiosas para a sua estratégia de negócios.
O caso do EVO Banco: Um cofrinho inteligente para poupança automática
O nosso CTO explicou como as regras automatizadas usadas pela app Coinscrap despertaram o interesse de bancos como o EVO.
O facto de contar com ferramentas que permitem poupar uma percentagem do salário, destinar uma quantia fixa todos os meses ao cofreou guardar um euro sempre que a nossa equipa marca um golo, aumenta o NPS da entidade e dispara a retenção de utilizadores.
Micro poupança Santander: Personalizar os objetivos de poupança anima a alcançá-los
Em 2019, um dos maiores bancos a nível global bateu à nossa porta. As soluções digitais inovadoras da Coinscrap Finance são consumidas através de marca branca na sua banca online.
Graças a isso, a entidade disponibiliza aos seus clientes uma ferramenta que lhes permite controlar as despesas e alcançar as metas de poupança de forma fácil e divertida. A gamificação desempenha um papel crucial neste módulo, resultando numa poupança de 161 milhões de euros para os 80.000 clientes aderentes ao programa.
💡 Saiba mais sobre...
Como a personalização dos objectivos de poupança promove a obtenção de resultados o mealheiro Santander
Não percas o podcast com todos os detalhes!
Inovação Fintech através da categorização de transações bancárias
Juanjo então passou a palavra a Juan Carlos para falar sobre a matéria-prima que faz a magia acontecer: Os dados transacionais. “São fundamentais para entender as finanças do utilizador e os seus hábitos de consumo”, disse o nosso CPO.
“O processo de categorização permite, tanto aos utilizadores como aos bancos, compreender melhor onde estão a gastar e como podem planear as suas finanças para alcançar os seus objetivos.”
Juan Carlos López, Chefe de Produto na Coinscrap Finance.
"A ferramenta de categorização classifica transações bancárias em receitas e despesas, atualmente lidando com 17 categorias e mais de 114 subcategorias”, explicou. Além disso, fornece uma camada de enriquecimento que permite gerar insights valiosos. “A categorização está a ajudar os bancos a oferecer produtos financeiros hiperpersonalizados, ao considerar os hábitos de consumo dos utilizadores.”
Inteligência artificial e machine learning para processar e extrair valor dos dados bancários
A nível tecnológico, dispor de um motor de inteligência artificial próprio com uma eficiência próxima de 100% na interpretação de transações bancárias foi crucial para explicar o sucesso das nossas ferramentas.
COCO, o nome deste motor, foi batizado em homenagem ao Óscar, como ele mesmo conta neste post. O seu funcionamento é baseado em tecnologia open banking, permitindo-nos decifrar os movimentos bancários para mostrar aos utilizadores e entidades onde, como, quando e de que maneira foi realizado um depósito ou uma despesa.
Além disso, detetamos a pegada de carbono das transações graças à nossa ferramenta COCO {CO2}, que este ano obteve a certificação TÜV Rheinland. Somos uma das cinco empresas na Europa a alcançar este marco, cumprindo com a ISO 14064 e o GHG Protocol para organizações.
O nosso motor usa algoritmos de machine learning para entender as longas linhas de dados incoerentes resultantes de uma compra ou depósito, devolvendo informações organizadas e curadas que são de grande valor para os bancos e seus clientes.
Somos capazes de obter homogeneidade e estabelecer um sistema que unifica os códigos usados internamente por cada entidade. Isto representa um enorme desafio, e hoje, oferecemos a melhor ferramenta de categorização e enriquecimento em espanhol do mercado.
A importância de treinar o motor de IA com grandes volumes de dados de qualidade
Ter uma enorme quantidade de informação fiável e de grande qualidade, como são os dados transacionais, faz com que o treino do COCO, seja ótimo. A origem dos dados é 100% rastreável e provém de fontes infalíveis, algo implícito ao setor bancário, sujeito a uma rigorosa regulamentação.
A partir daí, a implementação de melhorias vem da supervisão humana do algoritmo, extraindo movimentos aleatoriamente para verificações e adicionando valor, realizando muitas Provas de Conceito que facilitam o treino de cada categoria e o balanceamento dos dados.
“Treinar uma categoria de penhoras é muito mais complicado do que treinar uma categoria de salários, por exemplo”, salientou Óscar.
Como a análise detalhada das transações permite ao COCO oferecer recomendações financeiras
Juanjo aproveitou essas palavras para perguntar a Juan Carlos em que consiste exatamente o enriquecimento dos dados bancários. “COCO não só categoriza dados transacionais, como também os enriquece para fornecer uma análise mais detalhada e útil.” Em vez de simplesmente identificar uma despesa como "restaurante", o COCO aprofunda para especificar se a despesa foi num restaurante italiano, fast food ou uma cafetaria.
Este nível de detalhe ajuda os utilizadores a entender melhor os seus padrões de consumo e a fazer ajustes nas suas finanças pessoais. A capacidade de enriquecer os dados com detalhes adicionais, como o tipo de estabelecimento e a sua especialidade, permite ainda aos bancos oferecer ferramentas de planeamento financeiro à sua base de clientes, posicionando-se como um aliado estratégico.
Casos de uso do enriquecimento e dos insights financeiros
Evitar chargebacks extraindo valor dos dados bancários
O nosso motor de IA pode associar transações com logotipos e localizações comerciais, mostrar o website do estabelecimento ou a pegada de carbono gerada por uma despesa, entre muitas outras coisas. Ao extrair o valor dos dados, isto é especialmente útil para esclarecer movimentos bancários confusos e reduzir estornos.
Juanjo fez então um parêntese para comentar os dados de um estudo realizado pela Mastercard, onde explicam que 25% dos chargebacks poderiam ser evitados se os utilizadores compreendessem melhor as suas transações. Adicionar logotipos, nomes, moradas e mais aos movimentos bancários ajuda os utilizadores a sentirem-se mais seguros sobre as suas despesas.
Recomendações baseadas em insights financeiros
Do ponto de vista das entidades, o que se alcança com o enriquecimento é conhecer profundamente o utilizador final, saber quais são as necessidades específicas do momento de vida em que se encontra. Por exemplo, se você contratou uma empresa para organizar o seu casamento, pode interessar-lhe utilizar um módulo de micropoupança para a sua lua-de-mel.
Da mesma forma, utilizando insights financeiros, se um banco detetar uma despesa com cuidados infantis, pode verificar se o utilizador tem um encargo classificado como “seguro de vida” na sua transação. Este seria o momento ideal para lhe oferecer um seguro, caso não o tenha, ou para lhe fazer uma oferta vantajosa para mudar para outra empresa. As oportunidades de up-selling e cross-selling são infinitas.
Com a participação do nosso CTO, fazemos uma pausa nesta primeira parte do nosso Meets. Em breve verá a luz a segunda parte deste resumo e conhecerás mais sobre integrações, segurança e outros aspetos técnicos dos nossos desenvolvimentos.
Como diz o Óscar: "A colaboração entre os departamentos de IT e Produto é fundamental para alcançar este nível de excelência e trabalhar na primeira divisão das finanças.” Neste post, podes ver em profundidade quais são as etapas do processo de desenvolvimento das nossas ferramentas inovadoras.
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