Setor financeiro: 7 tendências em analytics que estão mudando a área | MicroStrategy
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Setor financeiro: 7 tendências em analytics que estão mudando a área

Segundo a McKinsey, mais de 90% dos 50 principais bancos do mundo utilizam de forma avançada o Analytics no setor financeiro. 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 mobile.

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, são destacadas 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 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 auxiliam 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. Dados e analytics proporcionam muitos benefícios nesse quesito, 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 (segundo o Velaro Research, 60% dos clientes desligam depois de 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 do cliente, usando dados geoespaciais, transações e 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.

Veja como líderes de grandes grupos financeiros, como AllianceBernstein e AIG estão usando os dados e o Analytics. Para mais informações sobre as perspectivas futuras e conselhos vindos de heads de grandes empresas, como IDC, Constellation Research, Forrester, Ventana Research, Marcus Borba, Ronald van Loon, leia o e-book “10 tendências de analytics empresarial para se observar em 2019”.

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