As instituições financeiras estão reestruturando sua abordagem de atenção com dados maciços que lhes permitem otimizar suas estratégias

Big data é uma enorme coleção de dados em volume e variedade que cresce exponencialmente ao longo do tempo. Um exemplo de semelhança com o mercado financeiro são as centenas de bilhões de transações bancárias que ocorrem todos os dias, como o uso de caixas eletrônicos, abertura de conta, empréstimos hipotecários, pagamentos móveis etc.

Inicialmente, o big data era usado como ferramenta para analisar mapeamentos de dados. Quando essas correlações ocorreram, o big data possibilitou identificar essa relação, mesmo em meio ao caos. Um passo seguintepermitiu que essas correlações fossem integradas para identificar problemas com a ajuda da mineração de dados, que é o braço de aprendizagem automatizada que facilita a identificação de padrões nos universos da informação. Finalmente, a aplicação de todas essas variáveis de dados se concentrou na compreensão do usuário e no desenvolvimento de produtos para atender às suas necessidades.

Com a realização de plataformas digitais, a quantidade de dados produzidos e consumidos tem crescido ainda mais, mas sua gestão também coloca desafios comerciais e tecnológicos.

No caso pontual da indústria financeira, o uso de big data também é uma oportunidade para o setor construir uma nova abordagem para a atenção personalizada e melhorar sua eficiência operacional. Vamos lembrar que não são apenas dados “estáticos”, mas todos os tipos de registros que vão desde comportamentos, preferências e tendências, que tornam as informações ainda mais ricas.

Esses dados maciços abrem uma porta muito promissora e eficaz para iniciar novos modelos de negócios em finanças, focados em nichos específicos de pessoas com necessidades comuns.

Não ésurpresa que 90% dos líderes empresariais citem a coleta e análise de dados como um dos principais recursos para os negócios, de acordo com um estudo da BSA | A Aliança de Software.

Considerando isso, aqui apresentamos tendências de big data no setor financeiro para 2021.

Dados como serviço (DaaS)

Uma tendência observada em 2021 no mundo dos big data aplicados ao esquema financeiro é o Data as a Service (DaaS), que permite ao setor ser muito mais competitivo e entender melhor a experiência do cliente.

O DaaS permite que os atores aprofundem os dados mais relevantes para cada área, graças à simplificação em sua acessibilidade. Isso torna muito mais fácil identificar tendências ou padrões de consumo.

Em suma, o acesso a uma grande quantidade e variedade de dados agrupados em formatos consistentes é útil para os processos e entregas de novos aplicativos ou relatórios, incluindo os de natureza regulatória.

A principal vantagem do big data aliado a uma abordagem de serviço é que ele proporciona agilidade, especialmente nos processos de implementação de mudanças (como a transformação digital), bem como transparência, ordem e simplicidade.

Finanças abertas

A democratização dos dados também está em destaque neste ano. Ter acesso a uma riqueza de informações para todos é uma parte fundamental das finanças abertas (open finance).

A open finance tem metas ambiciosas e trabalho conjunto com empresas de tecnologia financeira para aproveitar melhor todos os dados armazenados que o setor tradicional possui.

Essa nova abordagem para a democratização de dados convida os players do ecossistema financeiro a se tornarem muito mais ágeis e criativos na criação e entrega de produtos e serviços personalizados, mesmo em tempo real.

O serviço bancário por si só ficará aquém, pois, com o uso de dados, as possibilidades de expansão para outros serviços financeiros ou não serão a chave para o sucesso no mercado. Serão necessários uma estratégia de análise e o uso de informações, bem como provedores de tecnologia para tornar a experiência o mais enriquecedora e personalizada possível.

Personalização bancária

A última tendência que o banco está experimentando com big data é personalizar a experiência. Em conjunto com gestão e análise de dados, tecnologia e automação de processos, o setor está oferecendo produtos e serviços personalizados de acordo com as necessidades e objetivos de cada consumidor.

Note que, de acordo com um estudo da empresa de marketing Epsilon, 80% dos entrevistados disseram que são mais propensos a comprar um produto ou comprar um serviço de uma marca que fornece experiências personalizadas.

A conveniência de experiências personalizadas também está incentivando os usuários a serem mais flexíveis com seus próprios dados, desde que saibam que isso influenciará positivamente sua interação com o produto ou serviço.

Um exemplo que temos visto no setor é que algumas entidades promovem cadastros online em benefício da obtenção de incentivos financeiros, como descontos ou ofertas que se adaptem às suas necessidades. Essa prática é um grande motivador para que os usuários forneçam seus dados.

A personalização da experiência ganhou relevância com novos players que invadiram vários setores, como Netflix ou Spotify, para citar alguns. As instituições financeiras não ficaram para trás e também estão oferecendo produtos mais atraentes, por isso seus clientes estão mais dispostos a tentar usá-los.

Dessa forma, os stakeholders estarão aproveitando o histórico e os dados de seus clientes para entregar produtos e serviços em tempo real, quando e onde eles precisam, considerando não apenas sua situação atual, mas também suas necessidades futuras.

Andy Tran