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7 tendências em Analytics que estão mudando a área financeira

7 tendências em Analytics que estão mudando a área financeira

16/09/2020 Celso Oliveira

Segundo a consultoria McKinsey, mais de 90% dos 50 principais bancos do mundo utilizam, de forma avançada, a tecnologia de análise de dados, também conhecida como Analytics.

Assim como a área varejista, a área financeira passou por relevantes mudanças nos últimos anos – em um período relativamente curto –, além do que, o conhecimento e as expectativas do consumidor também avançaram, sobretudo quando o assunto diz respeito a experiências rápidas, fáceis, personalizadas, online e móveis.

Com o uso inteligente de dados e Analytics, o setor financeiro dispõe de inúmeras oportunidades para conseguir otimizar, inovar, ganhar eficiência e transformar seus processos, sistemas e negócios.

Nesse artigo, destaco sete maneiras de como os dados e o Analytics estão transformando esse segmento em diversos países.

1. Marketing: os dados permitem que o setor financeiro obtenha inúmeras informações a respeito dos clientes, tais como preferências, histórico de pagamentos e operações bancárias recentes.

O propósito é o de criar e oferecer produtos e serviços estratégicos para as reais necessidades dos consumidores – algo como uma venda casada.

Além disso, as instituições financeiras têm a capacidade de saber exatamente qual serviço oferecer ou não ao cliente e qual é o período estratégico para ofertar tais serviços.

2. Serviços ao cliente e retenção: os serviços oferecidos pelos bancos podem aproveitar os dados e o Analytics para otimizar e personalizar a experiência do cliente.

Por meio de chatbots e robôs conselheiros, é possível reduzir esforços e tempo enquanto acrescentam valor e informações.

Recomendações baseadas em algoritmos avançados ajudam os clientes a melhor gerenciar o seu dinheiro, reduzindo gastos desnecessários.

Igualmente, os dados e o Analytics ajudam a reconhecer e a premiar clientes por seu bom histórico de pagamento, por exemplo, o aniversário de compra de cinco anos de uma casa ou cinco anos de hipoteca pagos em dia, etc.

Os dados também auxiliam as instituições financeiras a prever e a reduzir o churn por meio da observação das ações dos consumidores ou até mesmo por sua inatividade, monitorando seus sentimentos e prevendo de modo proativo suas próximas ações.

3. Redução de risco: a análise de dados proporciona muitos benefícios nesse item, como determinar com maior precisão valores de empréstimos e limite de crédito bancário, entregando, em tempo real, recomendações automatizadas que são baseadas em aplicações e dados.

Os dados também ajudam a identificar alguns indícios que podem levar à inadimplência.

4. Cobrança: de acordo com o “Federal Reserve Bank of New York”, mais de U$$ 620 bilhões do total das dívidas das famílias nos Estados Unidos não haviam sido quitados até o dia 31 de março de 2019. Parte desse valor, o que corresponde a mais de U$$ 410 bilhões, está em aberto há mais de 90 dias.

Analytics e dados têm auxiliado o setor financeiro a aperfeiçoar seus processos, recuperando com mais agilidade os débitos a partir de informações, como: quem contatar, melhor abordagem e qual é o melhor período para falar com o cliente.

5. Operações: com a automação e a otimização de recursos, processos, pessoas e até mesmo fila de espera no atendimento telefônico (segundo o Velaro Research, 60% dos clientes desligam a ligação após um minuto de espera), o analytics pode ajudar as organizações a descobrir maneiras de poupar dinheiro e aperfeiçoar a experiência do cliente durante o atendimento.

6. Segurança e fraude: em 2016, os bancos tiveram um prejuízo de cerca de U$$ 2,2 bilhões em fraudes. Pesquisas recentes mostram que 61% das fraudes são provenientes de falsificação de identidade.

Como as pessoas que cometem esses atos ilícitos estão mais ardilosos, as instituições financeiras também necessitam aperfeiçoar seus sistemas.

O Analytics ajuda na detecção e na prevenção de fraudes por meio da identificação de anomalias ou atividades suspeitas que não são comuns para o cliente, usando dados geoespaciais, transações, entre outras informações.

7. Novas oportunidades de receitas e a criação de um modelo de negócios: conforme a inovação e a disrupção digital avançam, nenhuma empresa está segura.

O setor financeiro, por sua vez, precisa olhar o passado utilizando o Analytics no intuito de aprender com os erros e, desse modo, implementar melhorias, entendendo os problemas e os motivos pelos quais ocorreram, fazendo perguntas de como os dados podem ajudar a descobrir novas oportunidades de produtos e serviços, assim como transformar e personalizar a experiência do consumidor.

* Celso Oliveira é diretor geral da MicroStrategy Brasil.

Fonte: Alex Cabral



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