Maiara Souza

Profissional da área de crédito, com ênfase em modelos e políticas de crédito, prevenção à fraude, score e churn, com mais de 7 anos de experiência na área, atuando em empresas dos segmentos de construtora, financeira, locação de veículos, fintech e empréstimo pessoal. Ampla atuação no ciclo de crédito, incluindo criação de regras, modelos e políticas, análise de crédito e gestão do crédito concedido, com uso de ciência de dados, inteligência artificial, machine learning e rede neural para embasar decisões e desenvolver políticas de crédito e prevenção à fraude, com objetivo de redução de inadimplência e fraude. Liderança de grandes equipes (+60 colaboradores) de alta performance, com foco em treinamento e desenvolvimento para formação de novos líderes.

Motivação em aprender e buscar inovação para contribuir efetivamente para objetivos organizacionais, aplicando gestão de crédito e risco, liderança inspiradora e habilidades analíticas.

• Responsável pela criação, estruturação e desenvolvimento do departamento de crédito;
• Responsável pela realização de estudos e implementações de modelos estatísticos de crédito, fraude e churn, bem como estruturação de políticas de crédito para clientes PF e PJ;
• Responsável pela elaboração e implementação de estratégias de crédito, com análise manual e automática/digital para avaliação de riscos e definição de critérios de aprovação com motores de decisão, visando a redução de inadimplência e a maximização do retorno sobre o portfólio de crédito;
• Responsável pela gestão de equipe, promovendo uma cultura de liderança inspiradora e motivação, com foco no desenvolvimento de novos líderes;
• Utilização de ferramentas e tecnologias como SQL, Excel, PowerBi, Redash, Tableau e Metabase para análise de dados e geração de insights;
• Utilização de analytics e modelagem de dados para tomada de decisões estratégicas;
• Colaboração com áreas operacionais e de tecnologia na implementação de soluções de automação e tokenização;
• Manutenção de relacionamentos estratégicos com bureaus de crédito e fontes alternativas de informação;
• Estudo de mercado com as práticas de inteligência artificial e machine learning, incluindo redes neurais e deep learning, para aprimoramento de modelos de scoring e rating de crédito;
• Desenvolvimento e implementação de estratégias de gestão de meios de pagamento, incluindo PIX, bandeiras de cartão, adquirentes, getways de pagamento e conciliação financeira, atuando também com prevenção e detecção de fraudes, com foco específico na identificação e mitigação de fraudes relacionadas a transações online.
• Implantação do motor de crédito, reduzindo a PDD em aprox. 27% e a fraude em aprox. 41%;
• Automação da análise de crédito, decidindo 99,8% das propostas em até 15 segundos (para PF) e 92% em até 1 hora (para PJ);
• Criação de um modelo estatístico com regressão logística, gerando economia de aprox. 30k/mês em consultas a bureaus.

Pós-Graduação em Ciência de Dados e Big Data Analytics – Universidade Estácio de Sá – Conclusão prevista em Dez/2024

MBA em Controladoria e Finanças – Universidade Cruzeiro do Sul – UNICSUL – Concluído em Dez/2019

Ensino Superior em Administração de Empresas – Grupo Unis – Concluído em Dez/2017