BIG DATA NO MERCADO FINANCEIRO

A velocidade, variedade e o volume dos dados relacionados ao Mercado Financeiro tem crescido em uma velocidade impressionante. Atividades de redes sociais, transações de aplicativos móveis, logs de servidores, dados de mercado em tempo real, detalhes de transações, investimentos, etc. Com a tendência de digitalização dos serviços, essa variedade é apenas o começo.

Para se beneficiar dessa imensa quantidade de informações, grandes empresas estão investindo em Big Data e recorrendo aos profissionais chamados Cientistas de Dados. Esses profissionais são capazes de:

  • Capturar e analisar diversas fontes de dados, criar modelos preditivos e simular eventos de mercado.
  • Usando tecnologias como Hadoop, NoSql e Spark, identificar e integrar dados não estruturados (por exemplo, redes sociais e análises de sentimento) com dados estruturados.
  • Encontrar e armazenar cada vez mais diversos dados em sua forma bruta para análise futura.

EXEMPLOS PRÁTICOS

Análise de Sentimentos

Análise de sentimentos aplica técnicas de NLP (Processamento de Linguagem Natural), análise de texto e linguística computacional para avaliar o que os clientes pensam de sua empresa.

  • Desenvolvimento de algoritmos que podem monitorar redes sociais e mídias especializadas e identificar a ocorrência de eventos que poderiam indicar a necessidade de se desfazer de determinados investimentos.
  • Acompanhar as tendências , monitorar o lançamento de novos produtos, responder a questões e melhorar a percepção global da marca
  • Analisar dados não estruturados a partir de centrais de atendimento e recomendar maneiras de reduzir a rotatividade de clientes, up- sell e cross-sell de produtos e detectar fraudes

Automatizar Gestão de Risco de Crédito

Graças a disponibilização de uma grande variedade de informações pela internet, uma nova geração de empresas financeiras (conhecidas como FinTechs) estão encontrando diferentes maneiras de aprovar empréstimos e gerenciar riscos.

  • Para avaliar se uma determinada empresa é uma boa pagadora, é possível coletar dados de suas plataformas de e-commerce, avaliações de clientes, registros de envio e uma série de outras informações.

Análises em Real-Time

Até pouco tempo atrás, as instituições financeiras eram prejudicadas pelo tempo de atraso entre a coleta de dados e análise de dados. Com as análises em Real-time este problema é resolvido, além disso, proporciona novas formas de trabalho.

  • Combate a fraude financeira: Bancos e empresas de cartão de crédito podem analisar rotineiramente saldos de contas, padrões de gastos, histórico de crédito para determinar se as transações estão fora dos padrões. Se a atividade suspeita é detectada, eles podem suspender imediatamente a conta e alertar o proprietário.
  • Melhorar as classificações de crédito: A alimentação contínua de dados on-line significa que as notas de crédito podem ser atualizados em tempo real. Isso fornece aos credores uma imagem mais precisa de seus ativos e operações de negócios.

Segmentação de Clientes

Como qualquer outra indústria no planeta, bancos e instituições financeiras têm a necessidade de saber mais sobre as pessoas que utilizam seus produtos e serviços. Com Big Data é possível utilizar diversas ferramentas para criar uma visão de 360 graus de seus clientes.

Este tipo de segmentação de clientes permite-lhes :

  • Oferta personalizada ofertas de produtos e serviços
  • Melhorar as relações rentáveis existentes e evitar a rotatividade de clientes
  • Criar melhores campanhas de marketing e ofertas de produtos mais atraentes
  • Desenvolvimento de produtos sob medida para segmentos específicos de clientes
  • E muito mais…

Para ajudar a sua empresa a alavancar os seus negócios, a equipe da Semantix conta com diversos especialistas capacitados para implementar uma solução completa em Big Data, desde a Infraestrutura, Ingestão dos Dados até Analytics em Real-time com algoritmos complexos de Machine Learning.