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Big data para análise de crédito Pf para público informal
Implementar uma plataforma de análise de crédito de pessoas físicas informais baseada em Big Data, que leve em consideração: • Dados internos da empresa: Histórico de compras, pagamentos e inadimplências. • Fontes públicas: Dados cadastrais, financeiros e comportamentais disponíveis publicamente. • Fontes externas privadas: Consulta opcional a bancos de dados de crédito, como Boa Vista e Cadastro Positivo. Com esta integração, será possível calcular um score de crédito personalizado e tomar decisões embasadas sobre a concessão de crédito e a extensão do prazo de pagamento. Componentes do Sistema 1. Coleta e Integração de Dados • Dados Internos: • Histórico de compras e pagamentos. • Frequência de pedidos realizados e média de valores. • Relatórios de inadimplência (parcelas em atraso, histórico de negociações). • Dados Públicos e Externos: • Cadastro e situação do cpf/cnpj (receita federal). • Protestos e ações judiciais (Tribunais, Cartórios). • Histórico de consumo em plataformas públicas (Reclame Aqui, marketplaces). • Informações de redes sociais públicas para análise comportamental. • Consulta Opcional: • Boa Vista, Serasa ou Cadastro Positivo para complementar o score. 2. Sistema de Análise • Pontuação de Crédito (Score): • Modelo próprio ajustado ao perfil de sacoleiras e clientes informais. • Consideração de variáveis como histórico de pagamentos, frequência de compras e dados comportamentais. • Modelagem Preditiva: • Uso de Machine Learning para prever a probabilidade de inadimplência. • Identificação de perfis de risco alto, médio e baixo. • Avaliação Rápida: • Decisões automáticas ou semi-automáticas baseadas em critérios configuráveis. 3. Monitoramento Contínuo • Atualização constante dos dados para reavaliação do perfil de crédito. • Alertas em casos de mudanças significativas no comportamento do cliente. 4. Dashboard e Relatórios • Visualização simples e intuitiva do risco de crédito de cada cliente. • Relatórios gerenciais para acompanhamento de inadimplência por região, cliente e período.Category: Sales & MarketingSubcategory: Data AnalyticsProject size: LargeIs this a project or a position?: ProjectRequired availability: As needed