por | jun 7, 2021

Entenda como a ciência de dados está transformando as finanças corporativas

Um dos maiores desafios da atualidade para o setor financeiro é lidar com a imensa quantidade de operações que são feitas diariamente no mundo. 

Seguradoras, bancos, fundos de investimento ou mesmo departamentos financeiros de organizações que não necessariamente trabalham com capital são todos grandes consumidores de dados. 

Com mais operações financeiras, maior o número de dados gerados por elas. É nesse contexto que a ciência de dados está revolucionando as finanças corporativas

Por exemplo, o gerenciamento e análise de dados oferece uma excelente oportunidade para explorar todas as informações que uma organização tem à sua disposição.

Aliás, mais do que uma oportunidade, é quase uma obrigação permitir que o big data aproveite seu principal combustível, a informação, para prever possíveis cenários futuros e até mesmo atender melhor aos clientes. 

Hoje em dia, a ciência de dados é usada por todo tipo de indústria, mas ainda estamos longe de atingir todo o seu potencial: somente 12% dos dados gerados são analisados. 

Ainda assim, espera-se um crescimento de 26% do big data aplicado a serviços financeiros até 2025. Essa expectativa tem fundamentos, já que o impacto na economia e incremento dos lucros pode ser visto em 10% dos negócios que implementaram a ciência de dados. 

E há vários usos possíveis para a ciência dos dados no campo das finanças. Confira alguns.

Análise de riscos e ciência de dados

A análise de riscos é uma das áreas mais importantes da ciência de dados e inteligência de negócios quando pensamos nas finanças de uma empresa. 

Com iniciativas de gestão e análise de riscos financeiros pautadas pelo uso da data science, uma organização pode tomar decisões mais estratégicas e aumentar a confiança e segurança de suas ações.

Nesse sentido, sabemos que os dados estruturados podem ser organizados em planilhas, acessíveis a todos os membros da equipe para visualização e leitura. Por outro lado, acontece que 80% dos dados não são estruturados. 

E é exatamente na parte dos dados não estruturados que figuram informações extremamente úteis para compreender profundamente os usuários ou futuros clientes. Elas só não aparecem de forma clara, ou em planilhas e listas. Podemos citar, como por exemplo, arquivos de áudio, documentos quaisquer ou e-mails.

Analisando esses 80% que citamos, a ciência de dados ajuda a traçar um perfil que indica padrões de comportamento financeiro. Como isso é útil? Explicamos em seguida.

Pedir empréstimos

Uma aplicação pode ser vista na hora de tomar um empréstimo. O crédito é um risco elevado e que pode paralisar totalmente seu negócio. Seu departamento de finanças pode usar o big data para analisar o histórico financeiro da sua organização. 

Assim, são identificados padrões de pagamento ou qualquer outro fator que possa indicar uma possível falha na quitação do empréstimo. É incrível contar com um recurso como esse para gerenciar riscos de forma assistida. 

Ceder empréstimos

Da mesma forma, antes de conceder qualquer empréstimo a um cliente, as instituições financeiras avaliam a capacidade de reembolso dos credores. Para melhorar a precisão das previsões, a análise de big data pode checar o padrão de gastos do tomador do empréstimo e indicar se ele será capaz de pagar.

Churn Rate (taxa de rotatividade)

A perda de clientes é uma das coisas com maior impacto nas finanças corporativas. Assim, devem ser usadas todas e quaisquer índices para medir qual é a probabilidade de que você perca clientes para concorrentes. 

Uma das aplicações mais seguras de realizar esse tipo de controle é usar a ciência de dados. Ao monitorar o comportamento de seus clientes, você pode entender sua satisfação com seus serviços ou produtos e identificar quais são suas maiores queixas. 

Prevenção de fraudes

O uso de análise preditiva é uma excelente forma de detectar a lavagem de dinheiro ou desvio de recursos de uma organização. 

Atividades fraudulentas têm menos oportunidades de surgir quando o grande volume de dados financeiros, obtidos de diferentes fontes, são acompanhados de perto com o uso de tecnologia. 

Gestão de riscos associados a terceiros

Se sua organização resolver trabalhar com fornecedores externos, seu negócio deve tomar cuidados extras, já que eles podem comprometer a integridade de suas contas e sistemas de segurança.

A ciência de dados pode colaborar com a gestão financeira de riscos operacionais associados a parcerias com terceiros. Com essa abordagem, você pode se conectar com, e monitorar mais de perto, as operações dos fornecedores para avaliar sua capacidade de entrega. 

Análises em tempo real

Nas análises de dados tradicionais, a conferência das informações sempre foi feita em lotes. Ou seja, o processamento de dados considerava somente a natureza histórica das informações, como no caso de relatórios fechados de pagamentos da semana. 

Se fosse necessário fazer algum ajuste na gestão das finanças considerando o momento atual, um dia específico, por exemplo, os gestores teriam dificuldades em visualizar o panorama imediato de um negócio. 

Para ter insights atualizados, é preciso saber o que está acontecendo exatamente agora. Para isso, a ciência de dados permite a criação de pipelines dinâmicos, que dão acesso a dados sem praticamente nenhuma latência. 

Negociações baseadas em algoritmos

A negociação algorítmica, ou algo trading, já é uma realidade que conquistou seu espaço nas finanças corporativas. 

Para que isso aconteça, é usado um sistema de negociação que ajuda a tomar decisões por meio de ferramentas e cálculos avançados. Como tudo é feito praticamente em tempo real, não se corre o risco de perder uma janela de investimentos pela demora de um analista conseguir identificá-la. 

Pode parecer meio complicado, mas a data science se apropria do fluxo de dados massivos das negociações e aplica um modelo de análise capaz de identificar e medir o fluxo de dados subjacentes. 

Em outras palavras, no mar de dados em que uma relação de trading pode acontecer, a ciência de dados é capaz de “ler as entrelinhas” e fazer previsões para os mercados futuros. O algo trading também é conhecido como robô de investimento. 

Para onde quer que olhemos, a data science está mudando a forma como as finanças corporativas são administradas. E ainda vem muita coisa por aí, principalmente pelo fato de que a produção de dados dobra a cada dois anos, e sem suporte tecnológico adequado será impossível lidar com tudo isso. 

Sua empresa já usa todo o potencial da ciência de dados a seu favor? Se você percebeu o potencial das possibilidades que citamos hoje, aproveite e conheça tudo o que podemos fazer pelas suas finanças corporativas!

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