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.
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.
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.
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.
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