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Os cinco porquês do Data Analytics para o setor financeiro

Postado por Ana Paula Thesing, CMO da BIMachine em 17/08/2020 em Artigos

Ana Paula Thesing, CMO da BIMachine

Nos últimos três anos, os investimentos em tecnologia têm estado muito fortemente no radar das instituições financeiras.

Segundo aponta um estudo da Deloitte, mais de 80% dos bancos e organizações da área planeja investir em TIC, tendo como destaque soluções focadas em Business Analytics e Big Data. Já um estudo da McKinsey indica que mais de 90% dos 50 principais bancos globais já usam Analytics, tendo nesta tecnologia uma alavanca para enfrentar momentos desafiadores, como o atual.

Mas... Por quê? Vamos lá, pois a lista é longa.

Primeiro porquê: a inteligência de dados permite ampliar o conhecimento sobre os públicos atendidos e os mercados de atuação.

A partir disso, as instituições podem conhecer dados como preferências e especificidades dos clientes, histórico de pagamentos, transações e operações, entre outras informações necessárias para detectar as demandas reais dos consumidores, suas tendências de comportamento financeiro e desenhar ofertas adequadas aos perfis, ampliando as possibilidades de geração de receita e melhorando os resultados.

Segundo porquê: Analytics pode melhorar o entendimento do negócio e otimizar a tomada de decisão até mesmo para as partes externas, como investidores.

Se quem investe tiver dados para entender melhor as operações, terá mais segurança, e isso se traduz em confiabilidade, credibilidade. O que, na linguagem de investimento, pode ser lido diretamente em cifrões.

Terceiro porquê: Business Intelligence e Business Analytics não são só para entender melhor o cliente.

Também servem para reunir dados que melhoram o entendimento do negócio frente a seus diversos ecossistemas de atuação e relacionamento, como governos, âmbito legal, entre outros. Isso auxilia no alcance e manutenção de conformidade, que é essencial para o setor financeiro.

Quarto porquê: uma gestão orientada a dados é fundamental para diminuir os riscos gerados pelas incertezas de mercado.

Por exemplo: quem tem inteligência de dados pode atuar com mais assertividade em relação a concessão de crédito, criação de aplicações e outras ofertas nesta linha, realização de cobranças, avaliação de aspectos ligados à inadimplência, entre outros.

Quinto porquê: ainda falando em cobrança, a tecnologia de Analytics pode auxiliar muito no estudo de estratégias para realizar ações voltadas à redução de inadimplência, ajudando na definição dos contatos, tipo e período de abordagem, recorrência de comunicação, tipo de negociação, até que o saldo seja quitado.

A conclusão é que, definitivamente, Business Intelligence e Business Analytics são expressões que entraram para o dicionário financeiro.

Para este setor, dados são mais que importantes: são fundamentais para a geração, ampliação e manutenção de riqueza. E a utilização de ferramentas poderosas para análise, aplicação e distribuição da informação são também ou ainda mais vitais para o sucesso desta área. 

 

Postado por Ana Paula Thesing, CMO da BIMachine em 17/08/2020 em Artigos

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