O setor financeiro e as minerações de dados e análises de comportamentos dos clientes andam lado a lado já há algum tempo. As instituições financeiras são consideradas as pioneiras no ramo do tratamento de dados, uma ciência que transforma as informações brutas, coletadas, em conhecimento acionável em diversas áreas. Análise de risco, gerenciamento de clientes, detecção de fraude e processos de negociação são alguns exemplos. 

Elcio Santos, Co-Founder e Ceo da AlwaysOn, empresa de Customer Data Insights, que trabalha com metodologia avançada sobre todo o processo de Inteligência através de CRM (Customer Relationship Management), explica que uma das principais áreas em que a indústria financeira aplica a ciência e inteligência de dados é a da análise e gerenciamento de riscos. O objetivo é aumentar confiabilidade, segurança das operações e assim garantir uma melhor capacidade de tomada de decisões estratégicas.

Mas as empresas, de forma geral, também enfrentam, todos os dias, várias formas de riscos: concorrência, créditos, movimentos do mercado, entre outros. Uma maneira de gerenciar essas variáveis, esses riscos, são identificá-los, monitorá-los e priorizá-los seguindo a estratégia do seu negócio.

De acordo com a “Pesquisa Global de Qualidade de Dados”, do Serasa Experian, 9 em cada 10 empresas têm reputação afetada pela má qualidade de seus dados. Dessa forma, um sistema eficiente de análises de dados é crucial para o desenvolvimento e organização de uma empresa bem como para obtenção do melhor resumo sobre determinadas informações coletadas. O método de análise garante que todos esses dados sejam capturados, processados e transformados em informações futuras.

Com a revolução tecnológica, algoritmos da IA (Inteligência Artificial) substituem as tarefas manuais e podem organizar diversas áreas das empresas com novas informações e sem a necessidade de um banco de dados e históricos de pesquisa para entender o comportamento do cliente, por exemplo.

“O modelo atual, de inteligência de dados, usa o que chamamos de negociação algorítmica, em que a IA oferece técnicas que aceleram e aperfeiçoam constantemente os processos. Isso permite que não haja mais necessidade de modelos estatísticos baseados exclusivamente nos dados históricos. Resultado é que se consegue combinar análises preditivas e em tempo real”, destaca o CEO da Always On Digital, que utiliza o CRM das empresas com as quais trabalha para criar entendimento entre mercado e cliente. Objetivo é provocar uma possível fidelidade e consequentes novas oportunidades de negócio dentro da mesma relação.

Para as instituições financeiras, existe uma enorme quantidade de dados disponíveis, como informações cadastrais e transações financeiras do cliente, que são utilizados para aumentar os modelos de pontuação de risco e otimizar custos. Outro aspecto importante do gerenciamento de riscos é verificar a capacidade creditícia dos clientes. Para checar a credibilidade, cientistas de dados usam algoritmos de “aprendizado de máquina” (machine learning) que analisam transações feitas pelos clientes.

Como o gerenciamento de riscos mede a frequência da perda e a multiplica pela gravidade do dano, os dados formam o núcleo da informação. O gerenciamento de riscos é um campo interdisciplinar composto por conhecimentos em matemática, estatística e solução de problemas. Embora os dados estruturados tradicionais sempre possam ser acomodados em planilhas, a forma mais avançada de dados não é estruturada. E essa forma de big data fornece às instituições várias oportunidades.

O especialista da Always On Digital, destaca também o problema das fraudes, que cresceram com o aumento do número de transações. “Usando ferramentas de big data e das analíticas, agora é possível, para as instituições financeiras, acompanhar as fraudes e agir praticamente em tempo real. Por exemplo, as fraudes com cartão de crédito. As melhorias nos algoritmos aumentaram a precisão da detecção de anomalias, levando ao bloqueio da conta suspeita e à minimização das perdas”, analisa Elcio. Sua empresa, AlwaysOn Digital, trabalha com várias ferramentas de “aprendizado de máquina” (machine learning) que também podem identificar padrões incomuns nos dados de negociação e alertar às instituições financeiras para uma investigação mais aprofundada.

O desenvolvimento de pipelines de dados dinâmicos possibilitou o acesso de forma imediata às informações e assim rastreamento de transações, notas de crédito e outros atributos financeiros sem nenhum problema de latência.

“As ferramentas de IA, em particular o processamento de linguagem natural, a mineração de dados e a análise de texto, ajudam a transformar dados em informações, contribuindo para uma governança de dados mais inteligente, melhores soluções de negócios e, como resultado, maior lucratividade”, defende Elcio. 

AlwaysOn, uma empresa de Customer Data Insights, trabalha com metodologias avançadas sobre todo o processo de Inteligência (IA) e CRM (Customer Relationship Management) e entende, de forma profunda, o relacionamento entre mercado e cliente. Esse processo gera fidelidade e novas oportunidades dentro da mesma relação. A estrutura e métodos de trabalho AlwaysOn Digital estão divididos em: LearnOn, que carrega benefícios de aprendizados; EngageOn, que revela os benefícios atuais de engajamento; e GrowOn, sinônimo de crescimento. Esses frameworks garantem praticidade e eficiência nos processos de trabalho e enfrentamento de desafios com os clientes.

 

Em empresas como a Nubank, como eles fazem?

“O diferencial das empresas que trabalham principalmente online, como é o caso do Nubank, é que elas perceberam rapidamente que para ser competitivo no mercado atual era preciso aumentar o envolvimento por meio de relacionamentos personalizados e de alta qualidade com seus clientes. Basicamente, eles usam os dados para analisar a experiência do cliente digital e modificá-la, levando em consideração os interesses e preferências do cliente”, explica o CEO da AlwaysOn.

A IA está fazendo melhorias significativas no entendimento da linguagem e emoção humanas, o que eleva a personalização do cliente a um nível totalmente novo. Os engenheiros de dados também podem criar modelos que estudam o comportamento dos consumidores e descobrem situações em que os clientes precisam de aconselhamento financeiro.

Segundo Elcio Santos, a combinação de ferramentas analíticas preditivas e opções avançadas de entrega digital pode ajudar nessa tarefa complicada, guiando o cliente para a melhor solução financeira no momento mais oportuno e sugerindo ofertas personalizadas com base em hábitos de gastos, tendências sociodemográficas, localização etc.

 

E para as indústrias de outros segmentos?

Ficam as constatações da pesquisa do Serasa Experian. Orientando a dados o seu negócio, aumente em até 60% suas vantagens competitivas: melhore a experiência do seu cliente, torne práticas de negócios mais eficientes, aumente seus insights para tomadas de decisão e renove a capacidade de se adaptar às mudanças do mercado.

Assista também o LIVEADS com Elcio Santos, sobre IA e a aceleração dos projetos do novo normal. 

 

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