A digitalização do setor financeiro e o surgimento de novas tecnologias, como a inteligência artificial e o Big Data, têm transformado diversos processos, aumentando a competitividade e o controle de dados para tomada de decisões estratégicas nas instituições financeiras. De fato, o uso do Big Data no mercado financeiro apresenta uma série de oportunidades e benefícios para as empresas, que podem aprimorar serviços e obter diferentes insights para reduzir custos e até mesmo controlar riscos.

Apesar disso, a tecnologia ainda apresenta uma série de desafios. Muitas empresas têm dificuldades de analisar e controlar o grande volume de dados coletados e gerados diariamente. Outro ponto de atenção está na própria adaptação da cultura organizacional, que deve ser cada vez mais focada em análises de dados e segurança.

A seguir você vai entender melhor os desafios e as oportunidades do Big Data no mercado financeiro. Confira!

Desafios do Big Data no mercado financeiro

Assim como outras tecnologias, a adoção do Big Data no mercado financeiro enfrenta uma série de desafios, por conta da estrutura das empresas e das inúmeras exigências e cuidados de segurança, que por vezes limitam a inovação organizacional no setor financeiro. Contudo, o uso de dados é mais do que uma tendência: trata-se de uma necessidade para as empresas, principalmente nas instituições mais tradicionais.

Para impulsionar a adoção de sistemas de Big Data é essencial conhecer os potenciais das ferramentas para redução de custos, análises de dados, e até mesmo geração de novas oportunidades. Tudo isso, é claro, representa uma série de mudanças, com uma nova cultura organizacional e processos para as empresas.

Além disso, existem outros desafios na adoção do Big Data no setor financeiro, tais como:

• Uso de sistemas desatualizados

Infelizmente, muitas empresas ainda lidam de forma amadora com relação a seus sistemas. Falta atualização, otimização e integração desses recursos para serem utilizados em combinação com as tecnologias orientadas a dados. Parte desse comportamento se deve ao fato de que muitos profissionais não estão familiarizados com as tecnologias e inovações do setor. Como consequência, falta atenção e investimento para tornar os sistemas mais ágeis e eficientes.

Lena Mass-Cresnik, Chief Data Officer na Moelis & Company, explica na newsletter do portal Protocol, que “em toda a cadeia de valor, a produção exige investimentos antecipados em sistemas que permitem implementação, manutenção e adoção eficientes dos processos de dados de destino”.

• Capacidade de gerar insights reduzida

Um dos motivos da utilização de dados nos negócios é a possibilidade de gerar insights a partir das informações obtidas. No entanto, para que esses dados sejam relevantes, é preciso ter agilidade e flexibilidade em todo o processo de captura, armazenamento, tratamento e entrega.

Na newsletter do portal Protocol, John Kain, desenvolvedor mundial de negócios e mercado para bancos e mercados de capitais na Amazon Web Services, defende que “a maioria das empresas não tem capacidade para operacionalizar a descoberta, processamento e modelagem desses conjuntos de dados”. Faltam recursos que executem esses processos de forma simples.

Em outras palavras, para aproveitar os recursos do Big Data é importante contar com sistemas e até mesmo parceiros, que possam apoiar a análise e controle das informações obtidas.

• Confiança dos clientes

O uso de ferramentas de captura de dados podem gerar desconfiança e medo, pois há uma série de riscos e cuidados necessários para as empresas. Com a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), essa preocupação é ainda maior por parte dos clientes, que estão cada vez mais inteirados sobre seus direitos e uso de dados. Nesse sentido, o desafio está em fazer com que o cliente entenda como os dados são utilizados e protegidos pela empresa.

Quais oportunidades podem ser tiradas a partir do uso do Big Data?

Agilidade em processos manuais

Os recursos de integração de dados podem ser escalados de acordo com a necessidade do negócio. Isso permite que as empresas tenham uma visão ampla e futura de como estão operando. Dessa forma, é possível organizar seus processos de forma automatizada, reduzindo as atividades manuais e melhorando a gestão do tempo de trabalho dos profissionais.

Insights do mercado de ações em tempo real

Com o Big Data as instituições financeiras têm mais do que análises dos preços das ações. As tecnologias utilizadas permitem que as empresas consigam observar, por exemplo, tendências políticas e sociais que vão influenciar no mercado de ações.

Por meio de machine learning, é possível monitorar as tendências em tempo real. Assim, os analistas avaliam o que é importante para o negócio e tomam suas decisões a partir desses insights.

Detecção e prevenção de fraudes

As empresas conseguem eliminar os riscos de segurança que afetam os cartões de crédito de seus clientes. O machine learning, alimentado por Big Data, entregam informações baseadas nos padrões de compra dos clientes.  Isso permite que a instituição identifique uma ação fora do padrão e congele as informações do cartão de forma instantânea, caso uma ação suspeita seja notada, por exemplo.

Além disso, a coleta e análise avançada de dados permite identificar riscos e ameaças nas instituições financeiras, com a gestão em tempo real.

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