A revolução dos dados no mercado financeiro

Saiba como instituições financeiras já incorporam ferramentas de Inteligência Artificial e modelos preditivos em suas estratégias

 

Não é de agora que o surgimento de novas tecnologias motivado pela geração exponencial de dados no ambiente digital tem mudado completamente a operação de indústrias tradicionais. Por sua essência, o setor financeiro é considerado um dos mais influenciados por dados, representando uma oportunidade única de processá-los, analisá-los e alavancá-los de diferentes maneiras.

É o que defende um artigo do Corporate Finance Institute. Historicamente, a maior parte do trabalho matemático ficava a cargo dos funcionários dessas organizações e as decisões eram tomadas com base nas inferências proporcionadas pelo cálculo de riscos e tendências. Cada vez mais, no entanto, tem-se delegado tarefas dessa natureza para computadores. Por isso, as oportunidades para tecnologias voltadas para dados no setor financeiro são tão promissoras.

Mas o que motiva essa crescente dos dados digitais e por que ela é tão valiosa para as instituições financeiras? Acompanhe conosco:

Big Data?

No geral, Big Data se refere a conjuntos de dados volumosos, diversificados e complexos que, se analisados corretamente, podem gerar insights de valor e auxiliar na formulação de estratégias e soluções efetivas a longo prazo para os mais variados negócios. Ele não se limita apenas ao setor da tecnologia e, progressivamente, mais e mais processos tradicionais são aperfeiçoados pelas possibilidades que ele proporciona.

O que explica a vanguarda do mercado financeiro nas análises estratégicas de grandes volumes de dados?

Uma revolução no mercado financeiro

Trabalhar em instituições financeiras é estar sempre suscetível às imprevisibilidades de um mercado extremamente volátil, no qual tudo muda a todo momento. Nesse sentido, qualquer ferramenta que se proponha a ajudar, principalmente em um sentido a diminuir riscos, encontra um terreno fértil para ser testada dentro dessas organizações. A seguir, separamos algumas das principais inovações que já vêm sendo testadas nelas:

 

  • Insights em tempo real do mercado

A Ciência de Dados tem remodelado por completo o funcionamento de mercados financeiros ao redor do mundo e toda a tomada de decisões de investidores. O aprendizado de máquina e outras técnicas de Inteligência Artificial já permitem que computadores façam previsões bem fundamentadas e, em ocasiões, já tomem suas próprias decisões.

(Divulgação: freepik.com)

Diversas organizações já monitoram tendências do mercado, de forma a analisar as melhores ofertas e a permitir que analistas tomem as melhores decisões e não estejam tão suscetíveis a riscos motivados por determinados vieses. A negociação algorítmica já existe e, em conjunto com análises de Big Data, consegue devolver insights mais ricos para aqueles que operam e trabalham no mercado.

 

  • Análises de dados em modelos financeiros

As análises de dados constantes são uma excelente chance de melhorar modelos preditivos e para melhor estimar as taxas de retorno de um investimento qualquer. Dados estruturados e acessíveis, aliados a algoritmos refinados, resultam em previsões mais precisas, o que é mais do que desejável em um mercado tão imprevisível.

 

  • Análises de clientes

Hoje, os clientes estão no centro das operações do mercado financeiro e é em torno deles que novas tecnologias guiadas por dados surgem. Instituições estão tentando entender suas necessidades e preferências para antecipar comportamentos futuros, contactar leads de vendas mais efetivamente, tirar vantagem de novos canais e tecnologias, incrementar seus produtos e melhorar a satisfação geral de sua base. Assim, ao efetivamente cultivarem relações significativas com seus clientes e por melhorarem a habilidade de compreensão de suas preferências, corretoras já conseguem entregar novas soluções voltadas para o consumidor, apropriando-se de oportunidades claras de mercado.

 

  • Gerenciamento de riscos e detecção de fraude

Organizações financeiras já estão utilizando análises de Big Data para mitigar riscos operacionais e combater fraudes, ao mesmo tempo em que apostam na qualidade de seus bancos de dados e na conformidade destes com leis e marcos regulatórios.

Bancos têm acesso a dados processados em tempo real, o que já ajuda na detecção de atividades fraudulentas. Por exemplo, se duas transações são realizadas utilizando-se o mesmo cartão de crédito em duas cidades diferentes em um espaço curto de tempo, eles conseguem rapidamente notificar seu titular sobre o que está acontecendo e bloquear sua conta, caso julguem necessário.

Além disso, seguradoras já se voltam para as redes sociais para acessar dados de possíveis clientes, bem como a seus antecedentes criminais e outras informações disponíveis publicamente para que uma análise não se limite simplesmente ao que lhe foi repassado no momento do cadastro. Se for encontrado algo suspeito, a proposta pode ser paralisada até que seja feita uma investigação mais profunda.

Os desafios do setor financeiro com o Big Data

É claro, nem tudo são flores. Nenhuma grande estratégia guiada por dados é implementada do dia para a noite e todas merecem ser pensadas e testadas com atenção. Diversos problemas irão surgir ao longo do caminho e, por conta disso, separamos alguns para os quais você deve estar mais atento:

 

  • Conformidade com a legislação vigente

Mundialmente, a Fundamental Review of the Trading Book (FRTB), que surge após a crise econômica de 2008, pode estabelecer rigorosos padrões de governança da informação a serem seguidos por organizações financeiras apenas de países-membros do G10, mas isso não significa que a situação no Brasil, de fora do grupo, seja, de alguma maneira, mais fácil.

(Divulgação: freepik.com)

Graças à recém vigência da Lei Geral de Proteção de Dados, toda e qualquer estratégia comercial guiada por dados tem de ser pensada sempre a partir do consentimento do cliente na hora em que ele cede suas informações pessoais e sensíveis. Caso contrário, a organização está sujeita a diferentes multas e penalidades, como previsto na legislação.

  • Privacidade dos dados

A privacidade é outro tópico que levanta preocupações constantes quando falamos na implementação destas estratégias, ainda mais, novamente, em tempos de LGPD. Muitas organizações se preocupam com a utilização de serviços baseados em nuvem para o armazenamento de informações sensíveis e, enquanto algumas desenvolveram redes privadas em nuvem, empreitadas deste porte ainda podem ser bastante custosas e, portanto, impensáveis para boa parte das empresas.

 

  • Silos de dados

A inabilidade e a dificuldade de conectar e cruzar dados de diferentes departamentos dentro de uma empresa, mantendo-os isolados de sua operação principal, é outro desafio que se coloca hoje no campo da inteligência de mercado. Os chamados silos de dados podem levar a uma dificuldade de se reconhecer o que é importante e relevante para uma análise bem feita e impedem a continuidade de iniciativas importantes. Nessa postagem, comentamos um pouco mais sobre eles e os problemas que eles geram.


Para que suas visões se concretizem com sucesso, seus dados, mais do que diversificados e de diferentes fontes, têm de ser qualificados. A Twist tem as ferramentas certas para o monitoramento e cruzamento de dados para a sua empresa, bem como para a qualidade destes. Se você quer tomar decisões mais bem embasadas, vá além e fale conosco!

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