Uso de Big Data em bancos: tudo o que você precisa saber

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Uso de Big Data em bancos: tudo o que você precisa saber

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“A revolução da informação representa uma nítida transferência de poder de quem detém o capital para quem detém o conhecimento.” A frase é de Peter Drucker, considerado o maior mestre da administração moderna e ilustra bem a importância da gestão de dados no mundo de hoje.

No caso das instituições financeiras, essa relevância é amplificada exponencialmente. Todos os dias, os servidores virtuais dessas corporações acumulam terabytes de dados financeiros de seus clientes, rastros valiosos que podem ser usados, dentre outras coisas, para entender profundamente o que seu cliente quer (correção) ou como ele tende a se comportar no futuro (predição).

Hoje, você irá entender por que os bancos que ainda estão hesitantes em utilizar soluções de ponta em Big Data em seus processos de negócio correm risco de serem gradualmente expurgados do mercado.

Era dos Dados: informação como moeda

  1. O perfil do consumidor mudou radicalmente de algumas décadas para cá. Este e-consumidor é omnichannel, isto é, utiliza todos os canais existentes na decisão de compra e, às vezes, de forma simultânea. Este indivíduo tem muito mais acesso à informação, é muito mais exigente e diz ser influenciado pelas redes sociais.
  1. A transição do mundo offline para um universo totalmente focado no ambiente virtual estimulou também o desenvolvimento das mais variadas técnicas de invasões ilícitas de sistemas. Assim, proteger seus sistemas de cibercriminosos se tornou uma das grandes preocupações empresariais.
  1. Por fim, a concorrência voraz dos últimos tempos coloca o gerenciamento de custos como chave na competitividade de uma instituição no mercado.

Perceba que acabamos de tratar de 3 elementos fundamentais para a sobrevivência de uma empresa, especialmente do setor financeiro: conhecimento do cliente, segurança da informação e redução de custos.

Esses 3 elementos da Santíssima Trindade do mundo corporativo atual dependem diretamente da gestão de dados.

Não há como conhecer seus clientes se o banco não analisa os rastros deixados por eles em sua relação com a instituição; não há como eliminar as chances de ser vítima de crimes digitais sem um monitoramento permanente com soluções demineração de dados; e é muito mais trabalhoso, demorado e menos acertado tentar reduzir custos sem o auxílio de ferramentas de inteligência artificial para diagnosticar as falhas nos fluxos de processos.

Estamos falando, em todos os casos, da mesma solução: o Big Data.

Big Data: benefícios para instituições financeiras

Melhorar o gerenciamento de risco nas concessões de crédito

Uma pesquisa feita nos EUA, em 2014, mostrou que 60% das instituições financeira do país acreditam que análises feitas por meio de superprocessadores, utilizando algoritmos, linguagem de máquina, complexas técnicas de estatística e análise combinatória, são preponderantes na aquisição de vantagem competitiva relevante para o setor.

Na mesma pesquisa, 90% dos gestores dos bancos avaliados creem que as iniciativas bem-sucedidas na gestão de dados definirão os grandes nomes do setor nos próximos anos. E uma das utilizações que pode fazer um banco engolir seu rival por meio do Big Data é usá-lo na modelagem de risco das carteiras de crédito.

Hipotecas, financiamentos imobiliários e cartões de crédito são alguns dos produtos bancários com elevado risco para os bancos. Uma falha humana na análise de riscos pode implicar em prejuízos milionários a essas instituições.

Já passou da hora de depender menos do olhar humano e partir para a realização de investigações aprofundadas do perfil dos clientes, utilizando centenas de milhares de dados de diversas fontes e em tempo real, por meio das melhores soluções em inteligência artificial do mercado.

A partir desse tipo de ferramenta, será possível cruzar informações do background financeiro dos clientes, comportamento adotado nas relações de compra no passado, patrimônio atual e potencial, tendências de crescimento/inadimplência e até dados de mídias sociais.

Tudo para garantir maior chance de acerto na concessão de produtos de alto risco, priorizando o equilíbrio econômico-financeiro dos bancos.

Alguns gestores de visão já estão adotando esse tipo de ferramenta em alguns bancos do Brasil, o que impõe uma verdadeira corrida contra o relógio para os que ainda dependem do olhar humano e de sistemas ultrapassados para controlar a gestão de riscos.

Reduzir as taxas de churn

Quando um bom cliente se torna um ex-cliente há, além do prejuízo ao banco perdedor, o fortalecimento do concorrente. Controlar, portanto, as taxas de churn (cancelamento de serviços e enceramento de contas) é primordial para as instituições bancárias que almejam a liderança do setor no futuro ou, pelo menos, a sobrevivência no segmento.

Uma das maneiras mais eficientes de fazer esse controle mensal do churn é por meio da utilização de  Analytics.

Mas, ao contrário do que você pode pensar, o objetivo aqui não é de remediação, é de prevenção. O tratamento de montanhas de dados por meio eletrônico permite “matematizar” o comportamento do cliente em tempo real, mostrando, inclusive, se ele está insatisfeito com algum produto ou serviço da instituição.

Essa conclusão é obtida por meio de fórmulas e gráficos extremamente complexos, impossíveis de serem levantados de forma manual. São milhares de dados não estruturados que são intercruzados de todas as formas e centenas de ferramentas matemáticas que são utilizadas para transformar simples dados em indicações de tendências futuras.

Tornar previsível o que antes era escuridão é a grande sacada da inteligência de negócios. Essa informação antecipada permite que os gestores dos bancos tomem medidas adequadas junto aos clientes para arrefecer sua insatisfação e evitar o churn.

Veja que a mesma solução é aplicada para diferentes perspectivas.

Melhorar o atendimento e satisfação do cliente

Consequência lógica do item anterior, o  Big Data consegue monitorar cada passo de seus clientes na relação com o banco. Isso se faz gerenciando e segmentando os melhores consumidores, compreendendo quais os produtos mais demandados por classe social, quais serviços podem ser lançados com boa aceitação, quais pacotes tarifários máximos que cada perfil de cliente estaria disposto a pagar etc.

Por meio de todo esse esforço investigativo da ciência de dados e que usará, inclusive, dados do CRM da empresa e do monitoramento das mídias sociais, é possível oferecer produtos exclusivos, criando uma relação de proximidade entre banco e cliente. É usar as tecnologias do século XXI para criar uma intimidade banco-cliente tal como no início do século XX.

Só uma dica: este monitoramento pode ser feito, inclusive, através da coleta de dados da navegação dos clientes no broker do banco. Técnicas avançadas em linguagem de máquina podem programar o site para, por exemplo, oferecer os serviços que o cliente procura, em tempo real. É, entre outras coisas, uma nova forma de fazer marketing.

Combater fraudes

Combate a fraudes. Esta é, talvez, a finalidade que mais tem sido usada pelos bancos com as soluções em análise de dados. O monitoramento permanente de datacenters, da rede de dados e dos sistemas bancários pode e deve ser feito por meio de data mining (gerenciamento de ameaças por meio de sistemas tradicionais não mais comportam os riscos).

Este processo cruza todas as informações de acesso em escala inimaginável à compreensão humana e em tempo real, gerando padrões de utilização para cada cliente.

Ao mínimo sinal de desvios, o acesso é bloqueado. Além disso, cliente e banco recebem alertas, informando a suspeita de tentativa de invasão. Não é buscar identificação da intrusão depois que ela ocorre, é evitar sua ocorrência. Fundamental!

Dúvidas? Fique à vontade para deixar seus comentários! Caso seu banco ainda não trabalhe com soluções em inteligência artificial, como o Big Data, entre em contato conosco. Nós ajudamos você a diagnosticar a solução ideal para sua instituição! Sucesso!
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