Big Data no Setor Financeiro: Como Transformar Dados em Ações Estratégicas de Alto Impacto

Entenda como Bancos e Fintechs podem usar o Big Data para impulsionar a eficiência operacional, personalizar serviços e aumentar a receita com estratégias inteligentes.

Fonte: Statista, Bernard Marr & Co

Independentemente das variações entre as projeções, ambos os números representam um avanço extraordinário em relação aos 33 zettabytes registrados em 2018, evidenciando a expansão exponencial da geração e do uso de dados.

No setor financeiro, o Big Data revolucionou operações, permitindo que Bancos e Fintechs coletem, armazenem e analisem vastas quantidades de informações.

Essa capacidade aprimora a tomada de decisões estratégicas, abrangendo desde o gerenciamento de riscos até a personalização de produtos e serviços, o que resulta em maior eficiência operacional e aumento da lucratividade.

Com a aplicação estratégica do Big Data, instituições financeiras podem realizar análises de crédito mais precisas e imparciais, ajustando benefícios de forma personalizada ao perfil de cada cliente.

Aspectos como taxas de juros, condições de parcelamento, concessão de descontos e até mesmo decisões sobre aprovação ou recusa de crédito tornam-se mais ágeis e eficientes. 

Ao integrar diversas fontes de informação — como transações financeiras, interações em redes sociais e comunicações diretas — as instituições financeiras obtêm uma compreensão mais profunda e contextualizada de seus clientes.

Essa visão holística habilita a criação de estratégias mais precisas e eficazes, alinhadas às necessidades e preferências individuais dos consumidores.

A aplicação inteligente do Big Data no setor financeiro tem impulsionado a eficiência operacional e a lucratividade das instituições. 

Conforme a Mordor Intelligence, o mercado de Big Data Analytics no setor bancário está projetado para crescer a uma taxa composta anual de 23,1% entre 2024 e 2029, passando de USD 8,5 milhões para USD 24,2 milhões nesse período.

Por fim, o cruzamento de uma variedade crescente de fontes, que vão de transações financeiras e informações de redes sociais a interações diretas, permitirá que Bancos e Fintechs alcancem uma visão cada vez mais completa, detalhada e contextualizada de seus clientes.

As Principais Vantagens do Big Data no Setor Financeiro

A adoção do Big Data está transformando as operações no setor financeiro, oferecendo benefícios que vão muito além da coleta e análise de informações.

Segundo um estudo da PwC, a análise de dados desempenha um papel crucial no sucesso organizacional, sendo sustentada por quatro pilares fundamentais:

• Decisões baseadas em dados: permite que as organizações substituam o ‘feeling’ pela análise objetiva, tornando a tomada de decisões mais eficiente.

• Descoberta de novas oportunidades: identificar tendências e padrões antes invisíveis possibilita a criação de estratégias inovadoras e o crescimento exponencial da organização.

• Previsão de tendências: com dados robustos, instituições financeiras conseguem antecipar mudanças econômicas, financeiras e de mercado, reduzindo a incerteza nas operações.

• Gestão de riscos e conformidade: o Big Data ajuda a gerenciar riscos regulatórios e de mercado com maior eficiência, promovendo segurança e conformidade operacional.

O uso estratégico do Big Data aumenta a produtividade, reduz custos, melhora a escalabilidade e impulsiona ganhos financeiros, além de otimizar o marketing com segmentação precisa e produtos personalizados que elevam o LTV.

Um exemplo prático do impacto do Big Data no setor financeiro é o caso do Danske Bank, maior banco da Dinamarca, que enfrentava desafios significativos em seus sistemas de detecção de fraudes. 

Com uma taxa de detecção de apenas 40% e até 1.200 falsos positivos por dia, a instituição precisava de uma solução robusta e eficaz.

Ao colaborar com a Teradata, uma empresa líder em análise de dados, o banco implementou técnicas avançadas de Big Data que resultaram em uma redução de 60% nos falsos positivos e um aumento de 50% na detecção de fraudes reais. 

Além disso, esses avanços contribuíram para um aumento significativo nos lucros operacionais, totalizando US$ 70 milhões em 2018.

Este caso ilustra como a aplicação estratégica do Big Data pode resolver desafios críticos e gerar resultados expressivos para instituições financeiras.

Como o setor financeiro tem utilizado o Big Data?

A aplicação do Big Data em Bancos e Fintechs traz diversos benefícios para áreas e aplicações distintas. 

Entre as principais oportunidades estão:

• Produtos e serviços hiper-personalizados: O acesso a inúmeros dados, como os provenientes de redes sociais ou CRMs, permite às instituições compreenderem melhor o perfil e as preferências dos clientes.
  
  Isso possibilita o desenvolvimento de soluções personalizadas que não apenas atendem às necessidades do cliente, mas também melhoram sua experiência, resultando em maior fidelização e engajamento. 
  
  
• Redução de custos: a personalização também ajuda as organizações a direcionarem melhor seus recursos financeiros e estratégias, reduzindo custos operacionais e otimizando processos.
  
  A automação, promovida por tecnologias de Big Data, elimina falhas humanas e acelera a análise, permitindo decisões mais ágeis e precisas.
  
  
• Identificação de novas oportunidades: ao analisar dados de mercado em tempo real, sentimentos expressos em notícias e redes sociais e monitorar tendências, Bancos e Fintechs conseguem identificar rapidamente novas possibilidades de produtos e serviços.
  
  Essa capacidade também abre portas para formar parcerias estratégicas e explorar modelos de negócio inovadores, com  portfólio de produtos e serviços mais alinhado com seu público-alvo.
  
  
• Melhor avaliação de riscos: com o suporte de análises detalhadas, é possível identificar anomalias, comportamentos fraudulentos ou potenciais inadimplências de forma mais eficiente.
  
  Isso permite que bancos ajustem taxas de juros, condições de crédito e benefícios de maneira mais segura e assertiva, contribuindo diretamente para a mitigação de riscos e redução de perdas.

Quais são os desafios de implementação de Big Data nas empresas do setor financeiro?

A implementação de Big Data nos Bancos e Fintechs vem acompanhada de diversos desafios significativos que devem ser enfrentados para garantir o sucesso da estratégia.

Segundo um relatório da IBM,  24% das empresas do setor financeiro ainda não utilizam o Big Data, enquanto 47% estão apenas no estágio de planejamento de investimentos na área.

Isso indica que 71% das organizações ainda não exploram seus bancos de dados de forma estratégica, o que pode gerar perdas competitivas relevantes.

No Brasil, uma pesquisa conduzida pela Totvs em parceria com a H2R Pesquisas Avançadas revelou que 70% das empresas reconhecem a relevância do uso intensivo de dados em suas estratégias de marketing.

No entanto, embora 98% das organizações coletem algum tipo de dado, apenas 73% conseguem transformar essas informações em insights úteis.

Esse cenário reflete um gargalo comum tanto globalmente quanto localmente: a dificuldade em transformar grandes volumes de dados em inteligência prática para decisões estratégicas.

Aqui estão os principais desafios a serem superados:

• Gestão de um grande volume de dados: a quantidade crescente de dados exige que as empresas invistam em infraestrutura tecnológica robusta para armazenamento, tráfego e análise, incluindo soluções escaláveis na nuvem.
  
  Sem isso, as operações podem enfrentar gargalos que comprometem a eficiência.
  
  
• Qualidade dos dados: dados incompletos, inconsistentes ou corrompidos impactam diretamente os resultados de análises preditivas e Machine Learning, prejudicando insights estratégicos.
  
  A governança de dados e processos de validação são cruciais para garantir a confiabilidade.
  
  
• Integração de dados de múltiplas fontes: dados provenientes de CRMs, ERPs, redes sociais e sistemas de pagamento apresentam diferentes formatos e estruturas.
  
  Consolidá-los para análise é um dos maiores desafios, demandando ferramentas capazes de unificar essas informações de forma eficiente em relatórios e gráficos.
  
  
• Segurança e privacidade: garantir a proteção dos dados sensíveis é indispensável, especialmente no setor financeiro.
  
  Adoção de criptografia, controle de acesso, monitoramento em tempo real e políticas de segregação de dados são algumas das práticas essenciais para evitar violações e manter a confiança do cliente.

Além disso, os altos custos de implementação e a falta de profissionais qualificados também figuram como barreiras importantes. 

Superar esses desafios é fundamental para que o setor financeiro possa explorar todo o potencial do Big Data e transformar dados em resultados estratégicos.

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