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Por que a inteligência artificial está transformando a tomada de decisões no mercado financeiro?

Rapidez, precisão, relevância e maior probabilidade de retorno são alguns dos pontos cruciais para decidir caminhos e investimentos. Nesse sentido, a junção de IA, ML e a cultura data-driven tem sido uma importante aliada para o setor econômico. 

 

Tanto em relação ao ambiente interno quanto ao externo, as empresas de finanças estão muito suscetíveis a mudanças e instabilidades. Escolher a rota adequada em momentos estratégicos é decisivo para o presente e o futuro de uma instituição financeira. 

No texto a seguir, vamos falar sobre como algoritmos de inteligência artificial e modelos de machine learning estão transformando esses processos de tomada de decisão no mercado financeiro. 

Boa leitura! 

 

Data-driven banking e Big Data em finanças 

Um modelo corporativo orientado por dados, comprovadamente, leva a estratégias mais acertadas e traz um ROI (Retorno sobre o Investimento) maior. 

A cultura data-driven já faz parte de diversos tipos de negócios que abraçaram a transformação digital, ajudando-os a gerar uma visão mais clara de suas circunstâncias internas e externas. Esse uso inteligente de dados fornece uma base sólida para que as empresas antecipem tendências, façam seu planejamento estratégico, aproveitem melhor oportunidades, otimizem suas operações e muito mais.  

Data-driven banking: aproveitar os dados corretos gera receita, reduz custos, aumenta eficiência e melhora a experiência do cliente 

Em um estudo sobre o nível de maturidade digital das empresas brasileiras, a McKinsey & Company determinou que o setor de serviços financeiros é um dos que recebe mais destaque na cultura de dados no Brasil. 

Uma vez que todas as operações financeiras giram em torno de informações, faz sentido que tanto o volume de dados que essas organizações acumulam quanto o potencial que eles podem oferecer sejam tão expressivos. 

No entanto, precisamos notar que há diferenças entre coletar e armazenar dados e, de fato, ser capaz de processar, analisar e retirar insights valiosos dessa mina de informações. O sucesso da adoção de um modelo de data-driven banking depende que as instituições financeiras acessem, controlem e usem os dados certos com agilidade. 

Atualmente, nem todos os dados coletados e produzidos no sistema financeiro e de pagamentos são tratados para gerar insights acionáveis. Enquanto fintechs e empresas mais avançadas da área inovam através de ferramentas com inteligência artificial, machine learning e automações, ainda vemos muitas que não aproveitam a possibilidade da análise de dados para aumentar sua competitividade. 

Uso de Big Data para alcançar mais eficiência e precisão 

Para fortalecer ainda mais sua tomada de decisões, várias organizações no mercado das finanças também estão utilizando o Big Data. 

A definição criada pelo Gartner para Big Data é a seguinte: 

“Big data são ativos de informações de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade que exigem formas econômicas e inovadoras de processamento de informações que possibilitam uma visão aprimorada, a tomada de decisões e a automação de processos.”  

Em outras palavras, Big Data é um grande volume de dados brutos gerados em alta velocidade. Eles podem vir das mais diversas fontes, internas e/ou externas, como cadastros de clientes, análises de mercado e processos corporativos próprios. 

Temos aí duas palavras-chaves mais importantes: volume e velocidade. Para extrair conhecimento e insights a partir desse “repositório”, o uso de ferramentas específicas é indispensável. 

A combinação de Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e Big Data é o que vem transformando a tomada de decisões nas instituições financeiras com maior maturidade digital. 

Principais vantagens do data-driven para empresas do setor de finanças 

A capacidade de analisar e extrair insights de um alto volume de informações coletadas de fontes variadas orienta o processo de tomada de decisão para além de visões pessoais ou enviesadas. 

Dessa forma, podemos dizer que o uso inteligente de dados de, por exemplo, notícias, redes sociais, indicadores econômicos e histórico de transações trazem impactos positivos como: 

  • Antecipação de oportunidades e problemas 
  • Redução de custos 
  • Ações mais acertadas 
  • Aumento de produtividade 
  • Retenção e atração de clientes 
  • Adaptabilidade 
  • Mais objetividade no planejamento estratégico 

Como resultado direto da adoção de IA, ML, Big Data e de uma cultura data-driven, as instituições financeiras impulsionam seu crescimento e poder competitivo no mercado. 

 

Análises preditivas para se preparar para o futuro

Uma das maiores transformações que a inteligência artificial traz para o mercado financeiro é sua capacidade de prever comportamentos futuros com base em análises preditivas. 

A partir do histórico econômico e da observação de eventos mundiais em tempo real, por exemplo, algoritmos de machine learning e recursos de automação facilitam a visualização de padrões não identificáveis de forma manual. Desse modo, é possível desenvolver modelos de predição de tendências e de movimentações no mercado, os quais ajudam a empresa a se preparar da melhor forma possível. 

Antecipar oportunidades 

Os insights obtidos das análises preditivas são essenciais para que as organizações se antecipem aos concorrentes em relação a tendências, oportunidades de lucratividade com outros serviços, implementação de novas tecnologias, expansão de projetos, etc. 

Da mesma forma, essa visão antecipada é importante para desacelerar ou pausar iniciativas que podem vir a performar abaixo do esperado ou não se encaixar naquele momento específico do mercado financeiro. 

Investimentos favoráveis 

Algoritmos de machine learning e recursos de automação facilitam o aprendizado de padrões e eventos prévios no setor econômico, incluindo variáveis históricas do cenário global. A partir daí, ferramentas de IA podem identificar ações e oportunidades mais favoráveis para os investidores aproveitarem. 

Esses insights podem ser cruzados com as informações dos perfis de investidor dos clientes, incluindo nas recomendações o diferencial da personalização. 

Instituições financeiras que implementam essas tecnologias acabam tendo uma vantagem competitiva em relação àquelas que usam modelos tradicionais, já que oferecem aos investidores chances de fazerem suas transações e lucrarem no timing ideal. 

 

Personalização da jornada do cliente 

Da mesma forma que no caso do oferecimento de recomendações personalizadas de investimentos, a inteligência artificial também está impactando a personalização para toda a jornada do cliente. 

Já falamos anteriormente sobre IA, ML e experiência do cliente nas instituições financeiras em outro artigo do blog da DNX Brasil. Você pode clicar aqui para acessá-lo. 

Em síntese, ao adotar essas soluções, as empresas passam a contar não só com o poder da automação. Elas também dispõem de uma alta capacidade de análise de informações e de geração de insights que as permitem conhecer mais a fundo seus usuários, padrões de comportamento e demandas. 

Conforme esses insights, é possível tomar decisões com maior potencial de ROI em diversos pontos da experiência do cliente. 

  1. Onboarding e atendimento 
  2. Fidelização 
  3. Ofertas customizadas 
  4. Segurança e confiabilidade 

 

Mudanças estratégicas 

Em alguns momentos, as empresas precisam reavaliar suas estratégias, tanto em relação às suas ofertas quanto em questões como posicionamento no mercado e modelo de operações. 

Nesse sentido, a aplicação da inteligência artificial também se mostra de máxima importância para a tomada de decisões. 

  • Posicionamento estratégico: através da análise de dados, as intuições financeiras podem entender melhor seu espaço entre os concorrentes, como são vistas pelos clientes e até qual seria o melhor caminho para atingir suas metas. 
  • Adaptabilidade: atualmente, com as transformações tecnológicas constantes e uma certa volatidade na economia, as organizações precisam ter alta flexibilidade e agilidade para se adaptar a mudanças. Recursos de aprendizado de máquina têm grande impacto nesse cenário, ajudando a identificar pontos de melhoria no portfólio de serviços de instituições financeiras. 
  • Gestão de ativos e recursos internos: mais uma vez, precisamos falar da combinação de automação e machine learning. Essas tecnologias podem oferecer visibilidade do modelo operacional de uma organização, possibilitando a maximização do ROI e minimização de riscos em diversas áreas internas, como cibersegurança e atendimento. 

 

A inteligência artificial no mercado financeiro impulsiona a inovação e o crescimento econômico 

De acordo com estudos e especialistas, a IA, inegavelmente, continuará moldando a área de finanças. Cada vez mais, investir nessa tecnologia se torna uma necessidade para permanecer competitivo no setor financeiro.  

Instituições que já implementaram o uso de inteligente de dados com inteligência artificial e machine learning relatam* uma melhora de cerca de 300% na relevância e assertividade no seu processo de tomada de decisões. (*PwC’s Global Data and Analytics Survey)

Você também pode inovar e impulsionar sua empresa no mercado financeiro! 

Saiba mais sobre como a inteligência artificial ajuda você a explorar novas possibilidades. 

Clique aqui e fale com a DNX Brasil. 

 

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