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Instituições financeiras à frente com Big Data

Instituições financeiras à frente com Big Data

by 30 de janeiro de 2015 0 comments

Por Alexis Zlocowski*

 Muitos setores da indústria melhoram a experiência dos clientes com TI e assim alcançam resultados positivos na fidelização dos consumidores. A atenção personalizada ao consumidor e o conhecimento das suas preferências hoje são possíveis graças à utilização de ferramentas de Big Data. As instituições financeiras estão entre as indústrias que mais sabem aproveitar esse recurso valioso, que facilita a mitigação de riscos e reduz os custos operacionais.

A possibilidade de acumular volumes massivos de informações de múltiplos canais e a análise desses dados para conhecer os clientes e seus hábitos de comportamento, combinadas com as técnicas avançadas de Machine Learning, Data Mining e de Graphos, permitem às instituições financeiras desenvolver a capacidade de entender os usuários e abordar, com sucesso, os atuais e potenciais clientes. Entre as melhorias que o uso do Big Data viabiliza na área de finanças, destacam-se as seguintes:

  • Análise das interações multicanal (Omni Channel), por exemplo, web e call center dos clientes que permitem entender como melhorar o site na web, a fim de gerenciar mais negócios e aumentar a satisfação do cliente, ou entender os padrões de comportamento relacionados a certos eventos, definidos como relevantes.
  • As empresas, ou companhias de serviços financeiros, utilizam a tecnologia para combater fraudes internas e externas.
  • Diferenciação da competência por meio do uso estratégico da informação para antecipar e atender melhor às necessidades dos clientes. É possível se aproximar mais do cliente e dos produtos contratados.
  • A realização de cálculos de custos e rendimentos, baseados em milhões de transações reais e aumento da rentabilidade do cliente.
  • Melhora da exatidão e velocidade dos modelos de risco, otimizando níveis de solvência e rentabilidade dos bancos.
  • Desenvolvimento de novos segmentos de clientes, baseado em comportamentos. Análise da geolocalização dos consumidores.
  • Análise de Clusters e de afinidade de produtos, permitindo criar redes sociais entre os próprios clientes.

Como exemplo, os bancos estão mais atentos a conhecer e a responder rapidamente aos acontecimentos da vida dos indivíduos. Por exemplo, se um cliente fizer um depósito significativo, o banco pode respondê-lo no dia seguinte com uma oferta específica para um depósito mais rentável, ou, se o cliente solicita um grande adiantamento do seu cartão de crédito, a entidade financeira pode oferecer uma via mais econômica para obter dinheiro físico, da próxima vez.

Por meio da implementação de ferramentas de análise de dados proveniente de múltiplas fontes, que historicamente não foram descartadas, como a internet, dispositivos móveis e mídias sociais, os bancos podem revolucionar o relacionamento com os usuários, passando de um modelo de negócios centralizado no produto para um com foco no cliente.
 *Alexis é diretor da prática de Big Data para Caribe e América Latina da Teradata

 

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