No Money20/20, o painel “Enhancing Experiences — Smart Data in the Age of Open Finance” mostrou como Open Banking + dados consentidos de fluxo de caixa estão reescrevendo quatro frentes críticas: concessão de crédito, prevenção à fraude, collections e personalização. A moderação de Jess Turner (Mastercard) costurou a visão prática de Ratinder Bedi (PayPal) e Kate Crous (CBA): menos dados, melhor explicados e com consentimento claro geram mais confiança, mais inclusão e decisões melhores — especialmente para PMEs e thin-file.
Por que “smart data” muda o jogo
O Open Finance desloca o eixo do score de bureau para scores ortogonais de fluxo de caixa, com dados frescos, consentidos e auditáveis. Resultado: maior taxa de aprovação sem elevar risco, fraudes detectadas no momento do evento e cobrança que educa, não apenas pressiona.
1) Crédito orientado por fluxo de caixa
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Complementa/substitui o score tradicional com sinais transacionais (entradas, saídas, sazonalidade, concentração de receita).
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Ganha precisão com janelas temporais definidas e explicabilidade (por que aprovou/ajustou limite).
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Collections evolui para autoatendimento com IA: propostas de renegociação, simulações e rota humana quando necessário.
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Criar modelos paralelos (bureau vs. cash-flow) e medir lift de aprovação e NPL por segmento.
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Implementar explainability por recomendação (camadas SHAP/LIME) e logs por decisão.
2) Fraude com dados combinados (banco + telco)
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Correlacionar tentativas de pagamento com metadados de chamadas/dispositivo reduz ATO, SIM swap e fraude de cadastro.
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Intervenções de tempo real (step-up, bloqueio temporário, revalidação) com propósito claro.
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Acordos banco–telco com escopos de consent específicos e janelas de retenção curtas.
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Playbooks por score de risco (auto-hold → step-up → reroute → analista).
3) Personalização: escolha + transparência
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Personalização escala quando o opt-in é simples, a finalidade é explícita e os limites de uso/duração são claros.
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“Menos é mais”: data minimization aumenta confiança e conversão.
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Painel de consent governance: escopo, validade, revogação em 1 clique; provas de uso (quem acessou o quê, por quê).
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Mensagens de valor embutidas nas telas (“com este dado, antecipamos X e evitamos Y”).
4) Agentes de IA em finanças pessoais
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Com consentimento, agentes sugerem: como pagar, qual carteira usar, budgeting, cash-flow moves.
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Empresas precisam ser “descobertas por agentes”: APIs claras, escopos de consent bem definidos e políticas legíveis por máquina.
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Publicar catálogo de APIs com metadados, SLAs e exemplos; OpenAPI/JSON-LD para descoberta automática.
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Criar rótulos de adequação por recomendação (perfil, risco, motivo).
5) PMEs como prioridade
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Formulários estáticos não capturam dinâmicas de caixa. Onboarding por Open Banking + análise quase em tempo real gera limites e ofertas ajustadas.
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Pipelines PMEs com cash-flow streaming e alertas de risco de curto prazo; fallback para quem não consente (upload, extrato parseado) sem perder controle de risco.
Boas práticas operacionais (do painel para o seu roadmap)
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Qualidade & frescor como SLA interno (cobertura, latência, completude).
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Testes contínuos: backtesting, forward, regressão; medir Gini/AUC, lift, NPS, tempo-de-decisão, inclusão PMEs.
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Consent governance: escopo, duração, revogação e finalidade — com trilha de auditoria.
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Fallbacks dignos: alternativas para não-consent sem degradar UX ou risco.
Oportunidades, riscos e diferenciais
Oportunidades
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Aumentar aprovação sem elevar risco com scores de cash-flow.
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Reduzir fraude combinando banco + telco sob governança de consent.
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Elevar conversão com data minimization e mensagens de valor no fluxo.
Riscos
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Falsos positivos de antifraude degradando UX.
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Falhas na gestão do consentimento (escopo/validade) gerando atrito regulatório.
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Modelos sem explicabilidade limitando escala e auditoria.
Conexões MATH
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Outubro 31, 2025