Paulo Berner

Responsabilidades • Liderança da estrutura de Crédito Integrado (Modelagem Estatística, Data Science, BI, Prevenção a Fraudes e Operações) • Definição de estratégia de concessão e gestão ativa de portfólio • Implantação de decisões de crédito em tempo real • Estruturação de frameworks de governança de dados e qualidade da informação • Gestão orçamentária da diretoria de crédito • Participação em comitês executivos e fóruns estratégicos Resultados / Impactos • Redução estrutural de PDD por meio de modelos analíticos e automação de decisões • Aumento de eficiência operacional com implantação de MLOps e automação analítica • Disseminação de cultura data-driven em múltiplas áreas • Estruturação de governança de dados com rastreabilidade e padronização corporativa • Formação e desenvolvimento de times técnicos de alta performance

Responsabilidades • Gestão da operação de crédito varejo (veículos, consignado, crédito pessoal, cartões e home equity) • Definição e implementação de políticas de crédito alinhadas ao apetite de risco • Automatização de regras de decisão e esteiras digitais • Monitoramento de indicadores de inadimplência, conversão e produtividade • Interface com Produto, Risco e Compliance Resultados / Impactos • Redução de tempo de resposta na concessão por meio de automação • Melhoria da qualidade da carteira com ajustes estratégicos de política • Otimização de conversão com controle de perdas • Maior aderência regulatória e consistência decisória

Responsabilidades • Liderança integral das áreas de Crédito e Cobrança • Implantação de infraestrutura SAS e automação de decisões • Desenvolvimento de modelos de score e políticas de risco • Estruturação de processos antifraude • Reengenharia de processos e melhoria operacional Resultados / Impactos • Redução de inadimplência via modelos proprietários de score • Aumento de agilidade e consistência na concessão • Mitigação de perdas financeiras com fortalecimento antifraude • Redução de custos operacionais via revisão de fluxos

Responsabilidades • Desenvolvimento de modelos estatísticos para América do Sul • Implementação de modelos internos aderentes à Basileia II • Participação em comitês de crédito • Construção de data warehouse analítico Resultados / Impactos • Adequação regulatória e fortalecimento da governança de risco • Suporte quantitativo para decisões estratégicas de crédito • Consolidação de ambiente analítico estruturado

No início da minha trajetória no setor financeiro, atuei como Especialista de Modelagem, desenvolvendo modelos estatísticos para concessão de crédito e prevenção a fraudes. Estruturei indicadores de performance, introduzi o uso de cadastros externos e pré-screening e criei soluções preditivas que ajudaram na manutenção de carteira e prevenção de inadimplência.

Durante mais de oito anos na UFRRJ, construí uma carreira sólida como docente e pesquisador na área de Estatística, atuando no Departamento de Matemática com foco em integrar o ensino, a pesquisa e a aplicação prática do conhecimento estatístico em diversas áreas do saber. Ministrei disciplinas de Estatística para graduação e pós-graduação, direcionando especialmente para as aplicações em ciências agrárias e ambientais. Nesse período, tive a oportunidade de formar profissionais e pesquisadores que aplicaram a estatística como ferramenta estratégica em seus campos de atuação. Paralelamente, coordenei o Laboratório de Estatística, Computação e Matemática Aplicada, promovendo a interdisciplinaridade entre departamentos e incentivando a colaboração entre áreas como Agronomia, Engenharia Florestal, Veterinária, Biologia do Solo e Biologia Marinha. No campo da pesquisa, planejei e implementei estratégias de investigação científica com foco em modelagem ambiental, produzindo resultados relevantes que foram apresentados em congressos nacionais e internacionais e publicados em artigos científicos. Além disso, atuei como consultor em análise de dados e estatística aplicada, contribuindo diretamente para o avanço de pesquisas acadêmicas e projetos científicos em múltiplas áreas. Essa experiência foi fundamental para desenvolver uma visão ampla sobre como dados e estatística podem gerar impacto real em diferentes contextos.