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Case Study

Caso de Uso no SEA: PitaCash – Controle de Risco sem Carga Adicional

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Sobre a PitaCash

A PitaCash é uma fintech filipina especializada em microcrédito e serviços financeiros digitais.

Seu objetivo principal é escalar rapidamente sua base de clientes mantendo a sustentabilidade da economia unitária.

Em um ambiente altamente competitivo e com qualidade de tráfego instável, a empresa enfrentava a necessidade de construir um sistema de gestão de riscos sem passar por um desenvolvimento longo e caro de soluções antifraude proprietárias.

A missão da PitaCash é tornar os empréstimos o mais transparentes, acessíveis e úteis possível para os clientes, além de contribuir para o crescimento da educação financeira. A empresa aspira a se tornar uma das instituições financeiras mais confiáveis do país: aquela que os clientes escolhem em momentos de necessidade.

A PitaCash também está registrada como controladora de dados na National Privacy Commission, o que reforça seu compromisso com altos padrões de proteção e confidencialidade dos dados dos clientes.

Desafios do Mercado nas Filipinas

A microfinança nas Filipinas, como no restante do Sudeste Asiático, está crescendo rapidamente, mas enfrenta limitações e riscos sérios:

Cobertura limitada de histórico de crédito

Apenas 50% dos adultos nas Filipinas têm conta bancária. 24,5% nunca fizeram poupança, o que deixa uma parcela importante da população fora do sistema financeiro formal. Problemas resultantes: dificuldade em avaliar a solvência dos tomadores e dependência de um único bureau nacional de crédito (CIBI Information), que não cobre todo o país.

Mercado amplo, porém com riscos de superendividamento

A migração em massa para solicitações de empréstimo online facilitou o acesso, mas abriu a porta para o endividamento descontrolado. Um mesmo solicitante pode aplicar a dezenas de empresas em pouco tempo. Sem controles cruzados, isso gera superendividamento, deterioração das carteiras e aumento da inadimplência em toda a indústria.

Altos custos operacionais e barreiras de infraestrutura

As microfinanceiras operam com recursos limitados e têm dificuldade para atrair financiamento estável. A falta de acesso a grandes empréstimos bancários ou a investidores institucionais obriga a depender de capital mais caro e de curto prazo. Apenas 28% da população têm acesso à banda larga fixa; em áreas rurais as velocidades móveis raramente superam 10 Mbps; a cabeagem entre ilhas é várias vezes mais cara do que em terra firme. Muitos usuários rurais carecem não apenas de acesso, mas também de experiência em serviços digitais.

Fragmentação regulatória

As regras de microfinanças variam em toda a região: tetos de taxas de juros, requisitos de propriedade, regimes distintos de empréstimos e depósitos. Isso reduz a previsibilidade, freia a expansão transfronteiriça e complica a operação com clientes. Nas Filipinas, a regulação ficou mais rígida: o regulador está “limpando” o mercado e muitas licenças foram revogadas. Isso traz riscos, mas também oportunidades para players confiáveis.

Como a JuicyScore Ajudou a Construir a Gestão de Riscos

Com o vetor de resposta da API da JuicyScore, a PitaCash aplicou uma combinação de variáveis para segmentar riscos. Com essas variáveis e suas combinações, a equipe criou cerca de 30 regras para marcar segmentos de alto risco, filtrar tráfego e identificar segmentos promissores.

Além disso, foi desenvolvido um scorecard de classificação, que obteve um ganho adicional de Gini superior a 10%, tornando-o adequado para concessão de crédito (underwriting) ou como parte de um modelo de risco integrado.

Sinais de bloqueio

As regras de bloqueio basearam-se principalmente em variáveis indexadas: agregados de dados homogêneos. Entre os sinais de alto risco estavam anomalias de comportamento, uso de proxies, dispositivos com root e dispositivos de baixo desempenho de marcas pouco conhecidas.

Também foram marcadas solicitações repetidas a partir do mesmo IP e acúmulo de atrasos.

Marcadores positivos

Por outro lado, segmentos com anomalias mínimas, dispositivos de alta qualidade, conectividade estável e dados limpos apresentaram probabilidade muito menor de inadimplência.

Quais sinais funcionaram melhor

As variáveis indexadas da JuicyScore tornaram-se o núcleo da solução:

  • IDX1 e IDX3 — Marcadores de bloqueio e riscos de dispositivos O IDX1 agrupa anomalias técnicas e de rede pouco comuns, atuando como forte fator de bloqueio. O IDX3 identifica riscos secundários do dispositivo. Juntos, permitem detectar ambientes virtualizados ou manipulados.
  • IDX2 — Marcadores de comportamento do usuário Captura dezenas de fatores: frequência de solicitações, estabilidade de formulários, sinais de “compras de crédito” (credit shopping), anomalias no preenchimento de dados.
  • IDX5 — Índice de qualidade do dispositivo Segmenta o fluxo por risco de crédito conforme marca e especificações do dispositivo. Valores altos = tomadores mais confiáveis.
  • IDX6 — Qualidade da infraestrutura de Internet Considera região de IP, velocidade, estabilidade e risco da sub-rede. Valores altos = segmentos premium.
  • IDX7 e IDX9 — Qualidade e risco de aplicativos O IDX7 detecta sinais avançados de fraude ligada a software. O IDX9 analisa riscos de software e dispositivos, incluindo detecção de proxies, apps de alto risco e ações suspeitas (restaurações de fábrica, reinicializações frequentes, etc.).

Impacto no negócio

A empresa alcançou rapidamente um impacto tangível: Os segmentos de alto risco são filtrados automaticamente. Os segmentos saudáveis impulsionam o crescimento da carteira. Reduziu-se a carga de revisões manuais onerosas, melhorando a economia unitária. Na prática, a PitaCash obteve um arcabouço de gestão de riscos muito mais robusto, sem necessidade de grandes desenvolvimentos de TI nem de investimentos multimilionários. Graças à segmentação e aos marcadores indexados da JuicyScore, a empresa escalou mais rápido sem um crescimento proporcional das perdas. A JuicyScore tornou-se uma peça-chave de sua estratégia de crescimento, viabilizando transparência, previsibilidade e eficiência na operação com clientes.

JuicyScore nos ajudou a melhorar a qualidade das nossas decisões, reduzir riscos no fluxo de solicitações recebidas e desbloquear novas oportunidades para usar dados em diferentes segmentos de clientes.

Denis Korolev, CEO da PitaCash
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Resultados-Chave

Leads de qualidade
Leads de qualidadesegmentos de alto risco filtrados
Segmentos saudáveis
Segmentos saudáveisimpulsionam o crescimento
Menos revisões
Menos revisõesmelhor economia unitária
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