Big Data Analytics: sua importância e uso no setor financeiro

Big Data Analytics é uma tecnologia que transforma o setor financeiro. Por meio da análise de grandes volumes de dados, as empresas podem melhorar a tomada de decisão, reduzir riscos e personalizar a experiência dos clientes.

Nas instituições financeiras, existe o benefício de contar com uma variedade de dados de clientes, transações e mercados. Assim, é possível construir vantagens competitivas estratégicas e facilitar os processos de negócios.

Neste conteúdo, abordamos o conceito de Big Data Analytics e seus benefícios para o setor financeiro. Entenda como reduzir riscos e gerar oportunidades de negócios com o auxílio da tecnologia!

O que é Big Data Analytics

Big Data Analytics é o processo de análise de grandes volumes de dados, variando em níveis de estruturação, cujo objetivo é realizar previsões, descrever cenários, diagnosticar causas ou prescrever soluções. Como resultado, essa análise pode fundamentar decisões, estratégias e ações das empresas.

Os dados estruturados são informações organizadas em formatos específicos e facilmente identificáveis. É o caso, por exemplo, das tabelas em bancos de dados, dashboards e reports. Já os não estruturados são mais aleatórios, complexos e diversificados, sem um contexto ou agrupamento lógico para tomada decisão.

Importância do Big Data Analytics no setor financeiro

A transformação digital do setor financeiro cria uma grande variedade de dados a todo momento:

• transações bancárias diárias em grande volume;
• histórico de compras e transações dos clientes;
• movimentações no mercado de ações e investimentos;
• dados de crédito e histórico financeiro dos clientes;
• comportamento online e interações digitais;
• registros de segurança e detecção de fraudes;
• dados demográficos e socioeconômicos;
• registros de transações comerciais e empréstimos concedidos.

Com o Big Data Analytics, modelos computacionais e estatísticos são adotados para extrair conhecimento a partir desse volume de dados. Tais modelos utilizam algoritmos sofisticados e tecnologias como machine learning e inteligência artificial, para identificar padrões, correlações e tendências.

Confira alguns exemplos práticos!

• Ao analisar fontes de dados transacionais para entender a atividade ou saúde financeira de uma empresa, assim como seu faturamento e volumes de concentração, é possível otimizar a concessão de crédito avaliando com mais precisão o risco de inadimplência ou fraude;

• Considerando a carteira de recebíveis e o histórico de crédito de uma empresa, é possível garantir mais segurança na oferta de crédito com garantia;

• Agentes qualificadores de dados otimizam a tomada de decisão em qualquer oferta de serviço financeiro. Aqui na Núclea, por exemplo, processamos um grande volume de dados diariamente, capturando fontes de dados exclusivas para enriquecer as análises de negócios das instituiçõ Dados como: Transações, Transferências, Pagamentos e Recebimentos em meios de pagamentos como TED, Boleto, Cartões e Duplicatas.

6 formas como o Big Data Analytics é usado no setor financeiro

Tomada de decisões

As análises podem descrever cenários e sugerir soluções para facilitar a tomada de decisão. A segmentação de clientes, por exemplo, permite agregar informações que enriquecem a tomada de decisão com múltiplas visões sobre clientes, como:

• Análises comportamentais;
• Perfil demográfico e socioeconômico;
• Bons e maus pagadores;
• Propensão à inadimplência ou fraude;
• Preferências de canais e meios de pagamento.

Perfil de investimentos

Além disso, quando falamos da oferta de produtos para PJ (Pessoa Jurídica), é possível agregar outras informações relevantes, como:

• Saúde financeira;
• Faturamento;
• Atividade Econômica;
• Volumes de Contratação;
• Setor de Atuação

Detecção de fraudes

A captura de dados em tempo real possibilita a identificação de padrões, tendências e correlações que indicam a existência de fraudes. Por exemplo, comparar transações realizadas com indicadores de fraude, possibilitando o mapeamento de comportamentos anormais e potencialmente fraudulentos.

Nesse sentido, o big data analytics fortalece o acompanhamento de áreas de risco e de fraudes, otimizando análises desde a detecção até o pós-fraude. Algumas dessas análises são:

• Análises de padrões anômalos;
• Aplicação de Modelos preditivos;
• Machine Learning e Inteligência Artificial;
• Monitoramento em tempo real;
• Autenticações e análises de identidade;
• Consulta do histórico de eventos de fraudes (Chargeback, Chaves DICT, Transacionais e entre outros).

Análise de risco

O histórico financeiro e de transações dos consumidores pode ser analisado profundamente, correlacionando comportamentos e padrões que indicam riscos de crédito. Essas análises são mais adequadas e completas para reduzir riscos de inadimplência e definir taxas de juros mais adequados.

É comum as instituições financeiras contarem com informações tradicionais para tomar suas decisões. Muitas vezes, esses dados são fragmentados e carecem de informações adicionais, comprometendo decisões de crédito certeiras.

Assim, o big data analytics permite a incorporação de uma variedade de informações específicas que ampliam as análises em todo ciclo de crédito, transformando dados em conhecimento estratégico.

Análise de mercado e previsões econômicas

As instituições financeiras têm a oportunidade de explorar nichos inexplorados, compreender profundamente as demandas dos clientes e até antecipar mudanças nas preferências. Essas análises possibilitam ajustes ágeis nas estratégias de marketing, além do desenvolvimento de produtos e serviços alinhados às demandas do mercado.

Ainda, acompanhando o setor, entendendo o market share, a atividade da concorrência, e avaliando a performance em segmentos estratégicos, as instituições conseguem identificar potenciais riscos e garantir uma posição competitiva sólida.

Enriquecimento de análises com motores de decisão

A união do big data analytics a motores de decisão em diferentes áreas da instituição financeira permite ganhos significativos em eficiência, inteligência e precisão aos processos. Sendo possível enquadrar análises na:

• concessão de crédito;
• gestão de riscos;
• prevenção de fraudes;
• oferta de produtos;
• aprovação de pagamentos e transferências;
• gestão financeira.

Personalização de serviços financeiros

O Big Data Analytics também possibilita uma compreensão abrangente do relacionamento com o cliente, entendendo seus desejos e necessidades. A partir desse conhecimento, as soluções e ofertas desenvolvidas podem ser mais bem direcionadas, diversificando o portfólio e abrindo espaço para a personalização dos produtos.

Os diversos benefícios demonstram a importância de contar com plataformas especializadas para gerenciar os dados financeiros. Esse cuidado permite à organização tratar as próprias informações adequadamente e ainda ter acesso a dados externos para aperfeiçoar a detecção de fraudes, análise de risco e identificação de oportunidades.

Em síntese, o Big Data Analytics catalisa uma revolução no setor financeiro, com insights valiosos para decisões estratégicas, gestão de riscos e personalização de serviços. A adoção contínua dessas práticas é imperativa para maximizar vantagens competitivas e superar os concorrentes com soluções de inovação.