Como o big data muda o modelo de negócio das instituições financeiras

Por Colaborador externo | 02.03.2015 às 09:42
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Foto:Alexis Zlocowski/Shutterstock

Por meio da inclusão de tecnologias da informação, inúmeros setores da indústria melhoram a experiência dos clientes e alcançam resultados positivos na fidelização dos consumidores. A atenção personalizada ao consumidor e o conhecimento das suas preferências hoje são possíveis graças a utilização de ferramentas de big data. As instituições financeiras estão entre as indústrias que mais sabem aproveitar este recurso valioso, que facilita a mitigação de riscos e reduz os custos operacionais.

A possibilidade de acumular volumes massivos de informações de múltiplos canais, e a análise desses dados para conhecer os clientes e seus hábitos de comportamento, combinado com as técnicas avançadas de Machine Learning, Data Mining e de Graphos permitem às instituições financeiras desenvolver sua capacidade de entender os usuários e abordar, com sucesso, os atuais e potenciais clientes. Entre as melhorias que o uso do big data viabiliza na área de finanças, se destacam as seguintes:

  • Análise das interações multicanal (Omni Channel), por exemplo, web e call center dos clientes que permitem entender como melhorar o site na web, afim de gerenciar mais negócios e aumentar a satisfação do cliente, ou entender os padrões de comportamento relacionado a certos eventos, definidos como relevantes.
  • As empresas, ou companhias de serviços financeiros utilizam a tecnologia para combater fraudes internas e externas.
  • Diferenciação da competência por meio do uso estratégico da informação para antecipar e atender melhor as necessidades dos clientes. É possível se aproximar mais do cliente e dos produtos contratados.
  • A realização de cálculos de custos e rendimentos, baseados em milhões de transações reais e aumento da rentabilidade do cliente.
  • Melhora da exatidão e velocidade dos modelos de risco, otimizando níveis de solvência e rentabilidade dos bancos.
  • Desenvolvimento de novos segmentos de clientes, baseados em comportamentos. Análise da geolocalização dos consumidores.
  • Análise de Clusters e de afinidade de produtos, permitindo criar redes sociais entre os próprios clientes.

Como exemplo, os bancos estão mais atentos a conhecer e responder rapidamente aos acontecimentos da vida dos indivíduos. Por exemplo, se um cliente fizer um depósito significativo, o banco pode respondê-lo no dia seguinte com uma oferta específica para um depósito mais rentável, ou, se o cliente solicita um grande adiantamento do seu cartão de crédito, a entidade financeira pode oferecer uma via mais econômica para obter dinheiro físico, da próxima vez.

Concluindo, por meio da implementação de ferramentas de análise de dados proveniente de múltiplas fontes, que historicamente não foram descartadas, como a internet, dispositivos móveis e mídias sociais, os bancos podem revolucionar sua forma de se relacionar com os usuários, passando de um modelo de negócios centralizado no produto para um com foco no cliente.

* Alexis Zlocowski é Diretor da prática de Big Data para C&LA da Teradata