O poder dos dados no mercado financeiro

Tecnologia informacional e big data tornaram-se recursos obrigatórios para qualquer companhia que deseja operar com segurança, eficiência e ter boa comunicação com seus clientes

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A análise de dados estará no centro da economia deste século. Com um mercado cada vez mais dependente das tecnologias digitais, algo que foi exacerbado nos últimos meses pela pandemia, ferramentas de armazenamento e exame de informações são cada vez mais comuns, especialmente nos setores financeiro e de serviços.

Não por acaso, há quem diga que dados são um recurso valioso e capaz de remodelar o capitalismo mundial pelas próximas décadas.

A analogia é correta. Ela indica um aspecto relevante da questão: para a economia digital, os dados são uma matéria-prima. Assim, podem se transformar em diversos produtos, a depender do tratamento que recebem. Seu valor está justamente na multiplicidade de suas aplicações.

Essa parece ser a grande descoberta do mercado nos últimos anos. Tecnologia informacional e big data são termos que não pertencem mais apenas ao vocabulário de grandes multinacionais, bancos ou gigantes da internet, tornando-se recursos obrigatórios para qualquer companhia que deseja operar com segurança, eficiência e estabelecer uma boa comunicação com seus consumidores.

Tal perspectiva, somada ao fato de que a infraestrutura necessária para extrair, armazenar e examinar informações é cada vez mais simples e acessível, ajuda a explicar a proliferação de soluções ligadas à área de análise de dados.

Algumas das principais inovações estão no campo da segurança, especialmente no setor financeiro.

Acompanhamos, por exemplo, o surgimento de novos golpes e até de sequestros envolvendo transferências da modalidade Pix. Ou ainda o crescimento exponencial de crimes relacionados a compras online durante a pandemia. Esses são sintomas do aumento da própria quantidade de usuários dos serviços digitais.

Para combater esses crimes, ganham popularidade ferramentas de big data que identificam, com precisão muito maior que a de um analista humano, padrões característicos de fraudes. Elas são ajudadas por recursos de machine learning, ou seja, o uso de algoritmos que permitem ao computador “aprender” quais padrões têm mais chances de ser fraudulentos ou não.

Imagine que um cliente de um banco tenha o costume de fazer transações com certas características, como frequência, horário, valor e conta destinatária. Então, o sistema passa a entender qual o padrão daquele usuário e pode prevenir que uma transação seja efetuada se, em algum momento, detectar algo fora do normal.

Esse acompanhamento já ocorre em cartões de crédito. Porém, hoje há muitos “falsos positivos” para fraudes, levando a bloqueios indevidos. Com o poder do big data, aliado à inteligência artificial, os sistemas podem cruzar uma gama enorme de informações, que vão além das transações naquela instituição financeira, quem está enviando o dinheiro ou quem está recebendo.

Isso permite detectar transações fraudulentas e remetentes potencialmente suspeitos, por exemplo. Com o desenvolvimento do Open Banking, essa tendência deve ganhar ainda mais força.

O cenário econômico do país também favorece o crescimento dessas ferramentas de análise e gestão de riscos. Enfrentamos inflação alta e reajustes sucessivos na taxa básica de juros, que já ultrapassa os 10%. O cenário, portanto, é de crédito mais escasso do que há seis meses ou um ano.

Isso aumenta a importância dos processos de análise de reputação financeira, hoje já fortemente automatizados. A ausência de dados confiáveis sobre os tomadores de crédito leva o mercado a ampliar as taxas de juros, de modo a cobrir eventuais fraudes – o que ocorre especialmente no ramo dos cartões de crédito. A implementação de recursos de big data pode melhorar essa triagem, viabilizando, portanto, tarifas mais baixas.

Isso explica, por exemplo, os esforços que a B3 tem feito para diversificar seus negócios, priorizando a tecnologia.

Recentemente, a Bolsa de Valores brasileira fez um acordo com uma empresa de IA para criar um hub de dados, de modo a ampliar a oferta de crédito e atualizar seus parâmetros de reajuste. Além disso, ela criou uma companhia que já nasce como uma das líderes em soluções tecnológicas para o mercado financeiro, anunciando o maior investimento de sua história na compra da maior empresa de big data analytics do país.

Mas dados são uma matéria-prima que não se limita à área de gestão de riscos.

Um bom exemplo disso pode ser visto no varejo, com a evolução do database marketing para o que hoje nomeamos de “inteligência de vendas”. Empresas de pequeno porte, que há poucos anos dispunham no máximo de uma lista de contatos de seus clientes, hoje conseguem montar perfis muito mais completos, identificando preferências que irão determinar as ofertas e sugestões que chegam a cada potencial consumidor.

O mesmo vale para a área de compliance. Atualmente, é possível conhecer em poucos segundos os vínculos e o histórico profissional e jurídico de fornecedores, prestadores de serviços e parceiros comerciais, evitando o contrato com uma marca com empresas ou indivíduos envolvidos em irregularidades. A automatização do compliance é particularmente útil para empresas lidam com uma grande variedade de parceiros terceirizados.

O Direito também está se beneficiando desse tipo de ferramenta. Estima-se um histórico de 400 milhões de processos na Justiça brasileira. Logo, um ser humano jamais conseguirá consultar cada um desses documentos em busca, por exemplo, de um precedente, de um caso que estabeleça jurisprudência. Mas um computador pode realizar esse tipo de consulta, com precisão de até 99%, em relativamente pouco tempo. Isso beneficia, sobretudo, setores como telefonia e saúde suplementar, sujeitos à forte judicialização.

Por fim, vale mencionar o papel da análise de dados para o setor de ESG. Com uma demanda social crescente para que empresas assumam compromissos éticos e ambientais, surgem cada vez mais ferramentas para a verificação de práticas corporativas. Com isso, dados que vão do histórico de autuações do Ibama até listas de empresas com licenças ambientais irregulares são cada vez mais acessíveis e transparentes.

Como se nota, a análise de dados já faz parte do nosso cotidiano. Há indicações claras de que, na nova economia digital, com transações cada vez mais informatizadas e soluções de big data ganhando força em todos os setores do mercado, o poder dos dados ficará cada vez mais evidente. Quem acompanhar esse movimento terá uma vantagem competitiva bastante interessante frente à concorrência, podendo ser responsável, inclusive, pelo sucesso, ou não, da companhia.

Kadu Monguilhott

CEO da Neoway, maior empresa de Big Data Analytics e Inteligência Artificial da América Latina pertencente ao grupo B3. Formado em economia pela Universidade da Califórnia, está na empresa há nove anos

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