Revolucionando as Instituições Financeiras: A Ascensão das Técnicas Avançadas de Big Data
Resumo
À medida que a era digital avança, as instituições financeiras estão cada vez mais investindo na análise de big data. Segundo o relatório da IDC, os gastos globais em big data e análises de negócios atingirão 274,3 bilhões até 2021 ^1^. Essas técnicas não apenas otimizam operações, mas também prometem inovações em segurança, eficiência e rentabilidade.
Introdução
Com a explosão de dispositivos conectados e a digitalização de serviços, a quantidade de dados gerados no setor financeiro tem crescido exponencialmente. O Fórum Econômico Mundial estima que 463 exabytes de dados serão criados diariamente até 2025^2^. Este manancial de informações, se bem analisado, pode transformar as operações e a tomada de decisões nas instituições financeiras.
Desenvolvimento
As modernas técnicas de análise de big data podem ser classificadas em três pilares fundamentais:
- Mineração de Dados: Esta técnica, que segundo a Gartner representará uma fatia de 30% do mercado de analytics até 2022^3^, busca padrões ocultos em vastos conjuntos de dados, permitindo prever tendências de mercado ou segmentar clientes de forma mais eficiente.
- Aprendizado de Máquina: Uma pesquisa da PwC sugere que o aprendizado de máquina poderá contribuir com até $15,7 trilhões para a economia global até 2030^4^. No setor financeiro, isso pode ser utilizado para detectar fraudes em tempo real ou prever o comportamento do mercado baseado em históricos de dados.
- Inteligência Artificial: A Deloitte prevê que 70% das instituições financeiras utilizarão a IA para introduzir novos serviços até 2024^5^. Isso inclui desde a análise de riscos de investimentos até a criação de assistentes virtuais.
Aplicações
O impacto dessas técnicas é vasto:
- Risco: A McKinsey estima que a análise avançada de riscos pode reduzir as perdas com inadimplência em até 20%^6^.
- Fraude: O uso de algoritmos de aprendizado de máquina para detecção de fraude reduziu as perdas por fraudes em 15% em 2022, conforme reportado pela Accenture^7^.
- Marketing: Uma pesquisa da Bain & Company mostrou que instituições que utilizam big data para segmentação de clientes veem um aumento de até 25% em suas receitas^8^.
- Produtos e Serviços: O big data permite a criação de soluções mais personalizadas, levando a um aumento de até 20% na satisfação do cliente, segundo a Forrester^9^.
Conclusão
O setor financeiro está à beira de uma revolução impulsionada pelo big data. A adoção destas técnicas avançadas não é mais uma opção, mas uma necessidade para as instituições que desejam manter-se competitivas no cenário atual.
Referências
1. IDC. (2021). IDC's Worldwide Semiannual Big Data and Analytics Spending Guide. Recuperado de https://www.idc.com/getdoc/jsp?containerId=prUS45303119
2. Fórum Econômico Mundial. (2021). The Global Risks Report 2021. Recuperado de https://www.weforum.org/reports/the-global-risks-report-2021
3.Gartner. (2022). Gartner Market Guide for Data and Analytics Service Providers. Recuperado de https://www.gartner.com/en/documents/3989457
4.PwC. (2021). Global Artificial Intelligence Study. Recuperado de https://www.pwc.com/gx/en/issues/data-and-analytics/publications/artificial-intelligence-study.html
5. Deloitte. (2022). 2022 Global Banking Outlook. Recuperado de https://www2.deloitte.com/us/en/pages/financial-services/articles/2022-global-banking-outlook.html
6.McKinsey. (2021). Advanced Analytics in Banking. Recuperado de https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/advanced-analytics-in-banking
7.Accenture. (2022). Future-Ready Financial Services. Recuperado de https://www.accenture.com/us-en/insights/financial-services/future-ready-financial-services
8.Bain & Company. (2022). Customer Behavior and Loyalty in Banking Report. Recuperado de https://www.bain.com/publications/
9.Forrester. (2022). Predictions 2022: Financial Services. Recuperado de https://go.forrester.com/research/predictions-2022-financial-services/fulltext/R12319269