Em um mundo cada vez mais conectado e impulsionado pela tecnologia, o setor financeiro se encontra no epicentro de uma revolução alimentada pela crescente onda de dados.

A inteligência de dados emergiu como a força motriz por trás da reinvenção do panorama financeiro, proporcionando as instituições financeiras uma capacidade inigualável de compreender, antecipar e responder às complexidades do mercado.

De estratégias de personalização de serviços a medidas preventivas contra fraudes, cada aspecto do setor financeiro está sendo impactado por uma abordagem orientada por dados.

À medida que nos aprofundamos na era da informação, compreendermos como esses agentes financeiros estão se adaptando a essa nova realidade, transformando um volume imenso de dados brutos em insights valiosos.

Prepare-se para uma jornada pelos bastidores dessa transformação, onde a análise de dados não é apenas uma ferramenta, mas a chave mestra que desbloqueia um futuro financeiro mais inteligente, eficiente e personalizado. Então, que tal saber mais?

O que é inteligência de dados?

A inteligência de dados representa uma abordagem estratégica essencial na era da informação, focada na coleta, processamento e interpretação de conjuntos de dados significativos para orientar a tomada de decisões eficazes nas organizações.

Essa prática envolve a aplicação de tecnologias avançadas, como análise de dados, aprendizado de máquina e mineração de dados, para identificar padrões, correlações e insights relevantes.

Ao transformar dados brutos em informações acionáveis, a inteligência de dados capacita as instituições a compreenderem melhor o comportamento do consumidor, anteciparem tendências de mercado e otimizarem processos internos.

Essa abordagem não apenas potencializa a eficiência operacional, mas também impulsiona a inovação, permitindo que as instituições financeiras prosperem em um ambiente de negócios cada vez mais orientado por dados.

O impacto dos dados no setor financeiro

A influência dos dados no setor financeiro é notável, redefinindo o modo como são realizadas as operações, o atendimento aos clientes e práticas para garantir a segurança financeira da organização.

Além disso, a análise de grandes conjuntos de dados proporciona insights cruciais, aprimorando a tomada de decisões estratégicas e impulsionando a personalização de serviços. Vamos ver alguns exemplos práticos aplicado ao ecossistema financeiro:

Gestão de Crédito e Cobrança

O enriquecimento de análises com dados agregados torna ainda mais precisa a gestão de crédito, possibilitando uma oferta mais assertiva, rentável e competitiva.

No âmbito da cobrança, estratégias impulsionadas por dados contribui para abordagens mais eficazes, melhorando a comunicação com clientes inadimplentes e aumentando as taxas de recuperação.

Na Núclea, por exemplo, aplicamos fontes de dados exclusivas de transações, pagamentos, recebíveis e diversas outras operações bancárias. Com isso, convertemos essas informações em insights estratégicos, por meio de scores e indicadores ampliamos as análises durante todo o ciclo de crédito, ajudando as instituições a garantir ofertas mais assertivas e competitivas, reduzindo impactos da inadimplência e melhorando os processos de cobrança. Saiba mais

Gerenciamentos de Riscos

A inteligência de dados também desempenha um papel crucial no gerenciamento de riscos, possibilitando uma avaliação mais precisa e em tempo real das ameaças potenciais.

Esses dados podem contribuir em diversas análises que mitigam os riscos de uma instituição financeira, onde podemos listar exemplos, como:

• Risco de fraudes: refere-se à ameaça de perdas financeiras e danos a reputação devido a golpes, fraudes e ataques cibernéticos.
• Risco de crédito: relacionado à possibilidade de perdas financeiras resultantes do não cumprimento, total ou parcial, das obrigações por parte de devedores.
• Risco de liquidez: refere-se à capacidade da instituição não atender às suas obrigações de curto prazo, mantendo suficiente liquidez para cobrir retiradas ou pagamentos imprevistos.
• Risco de mercado: refere-se às perdas potenciais devido a mudanças adversas nos preços de mercado, taxas de juros, taxas de câmbio e outros fatores.
• Risco operacional: relacionado a perdas resultantes de falhas em processos internos, sistemas, pessoal, eventos externos ou gestão inadequada.
• Risco de modelagem: relacionado à incerteza associada aos modelos usados pelas instituições para avaliar riscos e tomar decisões, podendo resultar em estimativas imprecisas.
• Risco reputacional: relacionados à possibilidade de danos à imagem da instituição, muitas vezes resultantes de ações negativas percebidas por clientes, investidores e reguladores.

Ao encorpar análises com fontes dados estratégicos, unidas a tecnologias como Big Data, IA e Machine Learning, é possível garantir uma visão holística de negócio, fortalecendo a capacidade analítica da instituição de tomar decisões assertivas e bem-informadas.

Outro exemplo prático realizado na Núclea é a adoção de abordagens 360º, que utiliza análises de dados de forma preditiva e preventiva para identificar potenciais ameaças financeiras, ao mesmo tempo otimiza os processos de recuperação de valores contestados no pós-fraude. Saiba Mais

Análises sobre clientes e mercado

Explorar grandes conjuntos de dados, possibilita identificar padrões, tendências, o market share e o comportamento dos clientes, permitindo uma compreensão mais profunda do mercado.

Isso não apenas facilita a tomada de decisões estratégicas, mas também aprimora a personalização de produtos e serviços para atender às demandas específicas dos clientes, resultando em maior satisfação e fidelização.

Dados como ativos estratégicos

A valorização e exploração inteligente dos dados estão se tornando essenciais para o avanço estratégico das instituições financeiras. Eles geram valor para a personalização da experiência, oferta de produtos e serviços, análises de crédito e cobrança, fraudes, investimentos e mais.

Ao serem conectados a tecnologias como IA e Machine Learning, é possível aumentar exponencialmente a capacidade analítica no setor, aumentando a eficiência operacional e abrindo caminho para inovações, como o desenvolvimento de algoritmos, análises personalizadas e aprimoramento do conhecimento do cliente.

Na prática, como a inteligência de dados é aplicada no setor financeiro?

Na perspectiva das instituições financeiras, a ascensão da inteligência de dados torna-se uma poderosa ferramenta para impulsionar os negócios a novos patamares de eficiência e sucesso.

Os agentes que compõem o setor podem utilizar dados de maneira estratégica para melhorar seus serviços na prevenção de fraudes, segmentação, fidelização de clientes e inovação na análise de crédito, por exemplo.

Aqui na Núclea, é processado diariamente um grande volume de dados de pagamentos, transferências, valores a receber, registro ativos e diversas outras operações bancárias, que se originam, através de boletos, TED, cartões, recebíveis, portabilidades e consignado.

Ao transformar esses dados em conhecimento, é possível ampliar análises estratégicas de negócios, seja para pessoas físicas ou jurídicas, como:

• Avaliação da capacidade de pagamento e comportamento transacional
• Melhor compreensão da saúde financeira, liquidez e fluxo de caixa
• Identificação de volumes de concentração em clientes e fornecedores
• Detecção de fraudes e riscos reputacionais
• Estudos e Análises de Mercado (Market share)
• Posicionamento e desempenho em recortes geográficos e CNPJs específico

E você, quer alcançar esse patamar na sua instituição financeira? Conheça as soluções da Núclea para saber o que podemos fazer por você.