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Como é que a análise de dados é utilizada no sector bancário?

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Análise de dados

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Análise de dados bancários tem a ver com a recolha e análise de dados para ajudar as instituições financeiras a tomar decisões informadas. Ao analisar as transacções dos clientes, as tendências do mercado e as avaliações de risco, os bancos podem descobrir informações que moldam as suas estratégias e obter uma vantagem competitiva. Análise de dados no sector bancário deverá registar um crescimento significativo - de US$8,58 milhões em 2024 para US$24,28 milhões em 2029 - com uma forte taxa de crescimento anual (CAGR) de 23,11%.

Neste artigo, vamos analisar a forma como a análise de dados está a abalar o mundo da banca, tornando as operações mais fáceis, as decisões mais inteligentes e o crescimento mais rápido. Pronto para ver como pode fazer a diferença para si? Vamos a isso!

Porque é que os bancos precisam da análise de dados?

A análise de dados tem sido um grande negócio no sector bancário há já algum tempo - de facto, os bancos são considerados pioneiros na sua utilização. Mas para tirar realmente o máximo partido da análise de dadosA gestão de risco, as finanças e as operações. Quando todas as peças funcionam em conjunto, é aí que a magia acontece. Ajuda os bancos a manterem-se a par da regulamentação, a gerirem melhor os riscos e a combaterem a fraude de forma mais eficaz. Além disso, pode gerar lucros ao encontrar clientes com elevado potencial, melhorar a oferta de produtos e ajudar os líderes a tomar decisões informadas em todos os sectores.

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Principais áreas da análise de dados bancários

Análise de risco e pontuação de crédito: 30% de casos de utilização

A análise de dados dá aos bancos uma visão muito mais apurada para detetar riscos e compreender o seu impacto financeiro. Por exemplo, os modelos "what-if" permitem-lhes analisar diferentes cenários - como alterações nos preços da moeda ou das matérias-primas - para que possam afinar as suas estratégias de cobertura. Quando se trata de avaliar a capacidade de crédito, analisa-se uma vasta gama de informações, como hábitos de consumo, tendências de rendimento e historial de reembolsos. Combinado com o ML, acrescenta outra camada, detectando padrões de risco e fornecendo pontuações de crédito ainda mais precisas.

Deteção e prevenção de fraudes: 25% de casos de utilização

A análise avançada de dados bancários ajuda os bancos a aprofundar os dados das transacções e o comportamento dos clientes para detetar quaisquer actividades anómalas que, de outra forma, poderiam passar despercebidas. Com a monitorização em tempo real, os bancos podem rapidamente detetar e responder a tentativas de fraude e proteger tanto os seus clientes como a sua empresa. Graças a ferramentas como a IA, a segmentação avançada e a RPA, os bancos estão a passar de métodos antigos de adivinhação para técnicas mais precisas e baseadas no comportamento que melhoram o controlo da fraude.

Personalização, NBA/NBO: 20% de casos de utilização

A análise de dados no sector bancário dá aos bancos uma imagem completa de cada cliente, reunindo dados de diferentes pontos de contacto para criar perfis detalhados. Os bancos utilizam estratégias de acções e ofertas seguintes para melhorar a satisfação do cliente e encontrar mais oportunidades de upselling e cross-selling. Ao integrar a análise de micro-momentos offline, os bancos podem utilizar as interações offline dos clientes para personalizar a sua experiência online, e vice-versa - criando um percurso suave e envolvente para o cliente.

Melhorar a eficiência operacional: 15% de casos de utilização

Os bancos utilizam bases de dados internas, sistemas de CRM, redes sociais e dados de mercado para acompanhar as principais métricas - como rácios de custo/rendimento, retorno dos activos, custos de aquisição de clientes e tempo de ciclo do processo. Estes KPIs ajudam a medir o desempenho, a identificar ineficiências e a orientar os esforços de otimização para melhorar as operações globais. A análise de dados também é útil para o benchmarking de desempenho, onde compara os indicadores de um banco com os padrões do sector, destaca as lacunas e aponta o caminho para a melhoria.

Marketing: 10% de casos de utilização

Com a análise de dados, os profissionais de marketing dos bancos podem facilmente detetar tendências e percepções sobre clientes novos e existentes. Ao analisar dados como o envolvimento dos clientes, hábitos de consumo e comportamentos, os bancos podem criar estratégias direcionadas que tornam os seus esforços de marketing mais eficazes. Agora, graças aos fluxos de dados e à análise, os profissionais de marketing têm toda a informação de que necessitam na ponta dos dedos. A análise de dados também ajuda a analisar a eficácia das campanhas de marketing e de retenção, medindo as taxas de conversão e o retorno do investimento em marketing.

Análise de dados no sector bancário: principais integrações

Independentemente do seu objetivo - travar a fraude, melhorar os esforços de marketing ou gerir as finanças - a integração da análise de dados nos seus sistemas e processos é uma medida inteligente que o equipa com ferramentas valiosas em toda a sua estrutura bancária.

Sistemas bancários centrais

Os bancos podem integrar a análise de dados nos sistemas bancários centrais (CBS) para reforçar a gestão do risco, melhorar a eficiência operacional, detetar fraudes e analisar padrões de transação.

CRM bancário

Os bancos utilizam a análise de dados para criar plataformas CRM unificadas que ajudam a identificar oportunidades, estimar o potencial de receitas, dar orientações sobre preços e detetar clientes em risco de abandono.

Sistema de gestão de operações bancárias

Quando integrada no software de gestão de operações bancárias, a análise de dados ajuda os bancos a acompanhar os KPI, a recolher dados em tempo real e a criar circuitos de feedback para afinar as estratégias de serviço.

Ferramentas de controlo de segurança e conformidade

A análise de dados ajuda os bancos a monitorizar o comportamento dos correspondentes, minimizar as transacções de alto risco, assinalar instruções de pagamento suspeitas e reforçar a diligência devida do cliente e os esforços AML.

Aplicações viradas para o cliente

A integração da análise de dados nas aplicações bancárias viradas para o cliente ajuda a fornecer serviços financeiros personalizados e aconselhamento, analisando o comportamento, as preferências e o histórico de transacções dos clientes.

Sistema de contabilidade ou de tesouraria

A análise de dados bancários ajuda as equipas de contabilidade a compilar demonstrações financeiras e a detetar e corrigir eficazmente erros como classificações incorrectas, entradas duplicadas ou erros de introdução de dados.

Mercados de dados financeiros

Com a análise de dados, os bancos podem aceder a grandes conjuntos de dados de redes sociais, transacções de comércio eletrónico e dispositivos móveis para obterem informações mais precisas e fiáveis sobre o mercado.

Agências de notação de crédito

Graças à análise avançada de dados, as agências de notação de crédito podem compreender melhor a solvabilidade dos clientes, detetar potenciais incumpridores e oferecer opções de crédito mais inclusivas.

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Principais benefícios da análise de dados no sector bancário

As operações bancárias estão profundamente ligadas a números e informações financeiras. Quando a análise de dados é incorporada na mistura, obtém-se acesso a conhecimentos mais precisos e detalhados que ajudam a conduzir estratégias mais eficazes.

Melhor experiência do cliente

Melhoria da gestão dos riscos

Eficiência operacional

Conformidade regulamentar

Marketing estratégico e vendas

Melhor experiência do cliente

A análise de dados fornece informações valiosas sobre segmentos de clientes, interações, transacções e feedback, dando aos bancos uma compreensão mais clara das necessidades dos clientes. Isto permite serviços mais personalizados, maior satisfação do cliente e menor rotatividade.

Melhoria da gestão dos riscos

Os bancos utilizam a análise de dados para criar modelos que prevêem riscos futuros através da análise de dados passados com estatísticas avançadas e ML. Isto ajuda-os a encontrar estratégias para resolver potenciais problemas antes que estes possam causar problemas reais.

Eficiência operacional

A análise de dados ajuda os bancos a determinar os melhores níveis de pessoal, a detetar problemas operacionais e a compreender os volumes de transacções. Com estas informações, podem ajustar a forma como utilizam os recursos, otimizar os processos e reduzir as ineficiências e os custos.

Conformidade regulamentar

Com a análise de dados, os bancos podem manter-se atentos à conformidade e automatizar o processo de recolha e análise de dados. Ajuda a gerar relatórios precisos e completos que cumprem todas as normas regulamentares, poupando tempo e dinheiro aos bancos e mantendo-os em total conformidade.

Marketing estratégico e vendas

A análise de dados ajuda os bancos a detetar lacunas no mercado e a criar estratégias de marketing que acertam em cheio. Ao descobrirem o que está a faltar, podem conceber produtos e serviços que realmente satisfaçam as necessidades dos clientes - conduzindo a esforços de vendas mais eficazes.

Melhor experiência do cliente

Melhoria da gestão dos riscos

Eficiência operacional

Conformidade regulamentar

Marketing estratégico e vendas

82% das empresas registaram um crescimento constante das receitas ao longo de três anos.

54% das empresas comunicaram um aumento das suas receitas.

44% das empresas ultrapassaram os seus pares.

42% das organizações registaram grandes poupanças nos custos.

"Os dados são o molho secreto para o sucesso em qualquer negócio, e são especialmente cruciais no sector bancário. Com a análise de dados correta, as possibilidades são infinitas - como prever as necessidades dos clientes, transformar as pontuações de crédito, aumentar a eficiência das vendas e reforçar a proteção contra a fraude. Estamos aqui para lhe mostrar como a análise de dados pode levar o seu negócio para o próximo nível e ajudá-lo a utilizar as melhores práticas e ferramentas para obter resultados acionáveis."

Siarhei Sukhadolski

Especialista em FinTech na Innowise

Desafios da integração da análise de dados no sector bancário

Privacidade e segurança dos dados

O tratamento de dados sensíveis em análises é complicado - as violações de dados e o acesso não autorizado podem conduzir a graves problemas legais, de reputação e financeiros. Os bancos precisam de ter fortes protecções, como encriptação, controlos de acesso rigorosos, armazenamento seguro e anonimização de dados. Além disso, o cumprimento de regras como a GDPR e a CCPA é crucial para manter os dados dos clientes sãos e salvos.

Qualidade e exatidão dos dados

O sector bancário lida com uma grande quantidade de dados complexos provenientes de várias fontes, pelo que é crucial mantê-los precisos e completos. Dados de má qualidade podem resultar em informações enganosas e más decisões. Para resolver este problema, os bancos devem utilizar ferramentas como lagos e armazéns de dados para consolidar tudo e confiar na validação dos dados, no controlo da linhagem e nas verificações de qualidade para manter tudo em ordem.

Integração com sistemas antigos

Os sistemas bancários antigos não conseguem muitas vezes acompanhar os enormes volumes de dados e têm dificuldade em trabalhar com a tecnologia moderna. Para resolver estes problemas, os bancos devem atualizar a sua infraestrutura ou ligar os seus sistemas antigos a sistemas baseados na nuvem através de APIs para usufruir das vantagens da análise de dados sem o elevado custo de uma revisão completa do sistema.

Custos de implementação elevados

A implementação da análise de dados na banca pode ser dispendiosa devido à complexidade dos projectos, à necessidade de ferramentas avançadas e de conhecimentos especializados - além de custos como taxas de licenciamento e formação de equipas - o que a torna uma questão de grande orçamento. A utilização de armazenamento na nuvem, como AWS, Azure e GCP, oferece soluções escaláveis e económicas, enquanto a compressão de dados pode reduzir os custos de armazenamento e transferência.

Conformidade regulamentar

Ignorar regras de segurança de dados como o GDPR, PCI-DSS, Dodd-Frank, Basileia III e FATCA ao configurar a análise de dados bancários pode resultar em multas pesadas e na perda de confiança dos clientes. Os bancos precisam de se manter na vanguarda da privacidade e segurança dos dados, utilizar ferramentas de automatização da conformidade e trabalhar em conjunto com os reguladores para lidar com estas questões.

"Na Innowise, entendemos que a implementação da análise de dados pode ser um divisor de águas, mas também vem com seu próprio conjunto de desafios, especialmente para os bancos que estão começando. Não precisa de se preocupar - nós tratamos de tudo. A nossa equipa acompanha-o em todas as fases do processo, desde a conversa inicial até à configuração final, assegurando que tudo corre bem e que o seu orçamento se mantém acessível."

Siarhei Sukhadolski

Especialista em FinTech na Innowise

O utilização da análise de dados no sector bancário: casos reais

O Austin Capital Bank tinha dificuldade em utilizar os dados de forma eficaz, pois a sua abordagem de cima para baixo limitava o acesso a todos, exceto à equipa de dados. Ian Bass, o novo Diretor de Análise de Dados, reformulou a situação criando um ambiente Snowflake e uma plataforma de análise self-service. Esta mudança permitiu que os membros da equipa de todo o banco obtivessem informações diretamente sem precisarem de ser especialistas em tecnologia. O resultado? Reduziram os custos de pesquisa paga em 50%, aumentaram as margens de receitas em cerca de 30% e melhoraram a retenção de clientes em 15% com melhores conhecimentos de marketing.

O JPMorgan Chase & Co. aperfeiçoou a sua gestão de riscos com a análise de grandes volumes de dados e o ML. Estas ferramentas ajudam o banco a encontrar indícios de fraude que podem passar despercebidos aos analistas humanos. Também utilizam a análise preditiva para detetar potenciais riscos futuros e atuar antes de surgirem problemas. Novos modelos de simulação permitem ao JPMorgan ver como diferentes situações de mercado podem afetar a sua carteira e tornar os testes de esforço mais precisos. Isto conduziu a menos perdas por fraude e a uma melhor saúde financeira.

O Deutsche Bank estava a ter dificuldades com a deteção de manipulação de mercado porque tinha de copiar dados entre diferentes sistemas. Para resolver isso, eles recorreram ao BigQuery e ao Dataproc do Google Cloud. Agora, os dados fluem diretamente para o BigQuery, facilitando o monitoramento das negociações sem o incômodo da cópia. O Cloud Composer cuida dos processos de dados, melhorando a qualidade dos dados e reduzindo os custos de transferência de dados. Ao utilizar uma abordagem de pagamento conforme o uso, eles economizaram até 30% em custos de TI e melhoraram a gestão de riscos e a velocidade de resposta.

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Futuro da análise de dados no sector bancário

À medida que a concorrência aquece, a análise de dados está a tornar-se um fator diferenciador fundamental. Os bancos estão a criar serviços mais inteligentes e orientados para os dados, e já não se trata apenas de ter dados - trata-se de estar à frente da curva com eles. Em suma, a análise de dados está a caminho de um grande crescimento e, a partir de agora, só se tornará mais inovadora.

Característica	Descrição	Benefício	Impacto futuro
Tomada de decisões com base na IA	Utilizar algoritmos de IA para melhorar os processos de tomada de decisão	Melhor precisão e maior eficiência operacional	Modelos avançados de IA para a banca autónoma
Experiência do cliente à medida	Prestação de serviços bancários mais personalizados e interactivos	Aumento da satisfação e da fidelidade do cliente	Prever as necessidades dos clientes e fornecer produtos e serviços personalizados
Cadeia de blocos e segurança dos dados	Utilizar a cadeia de blocos para uma gestão de dados segura e transparente	Melhoria da segurança dos dados e redução da fraude	Integridade e confidencialidade das transacções financeiras
Banco aberto	Partilhar dados financeiros com fornecedores terceiros através de APIs	Inovação e uma gama mais vasta de opções para os clientes	Serviços mais integrados e sem descontinuidades
Tecnologia de regulamentação (RegTech)	Utilizar a tecnologia para simplificar a conformidade regulamentar	Redução da carga administrativa e minimização dos riscos	Verificações de conformidade e relatórios automatizados
Expansão global	Expansão dos serviços bancários para novos mercados	Aumento do alcance do mercado e das oportunidades de receitas	Conhecimentos sobre as tendências do mercado local, a dinâmica e os comportamentos dos clientes
Conceção centrada no ser humano	Conceber soluções bancárias com ênfase na experiência do utilizador	Experiências bancárias em linha mais intuitivas e fáceis de utilizar	Compreender os comportamentos humanos, padrões, preferências de serviços e necessidades

Concluir

A utilização da análise de dados é um fator de mudança para os bancos, quer se trate de atrair novos clientes, melhorar os serviços ou reduzir a fraude. Mas o problema é o seguinte: se quiser obter um valor real, não se pode concentrar apenas numa parte do processo. Tem de abranger todas as bases. A integração pode ser complicada, sem dúvida, mas com os especialistas certos ao seu lado, que o acompanham e indicam onde pode melhorar, não tem de ser uma dor de cabeça. De facto, isso ajudá-lo-á a tirar o máximo partido do sistema sem toda a confusão.

Perguntas frequentes

Como é que a análise de dados ajuda a tornar os bancos mais seguros?

A análise de dados é uma grande ajuda para a segurança bancária. Ao utilizar algoritmos para analisar milhares de transacções, pode detetar qualquer coisa fora do normal - como padrões ou actividades suspeitas - e assinalá-la de imediato. Isto significa que os bancos podem detetar e lidar com potenciais ameaças em tempo real.

Que desafios enfrentam os bancos na implementação da análise de dados?

Quando se trata de análise de dados, os bancos têm de manter as informações dos clientes a salvo de violações, certificar-se de que os dados são exactos através de verificações regulares e lidar com os elevados custos da tecnologia. Para além de tudo isto, têm de navegar por leis de proteção de dados complicadas, o que torna as coisas ainda mais difíceis.

Como é que a análise de dados pode melhorar a eficiência operacional dos bancos?

A análise de dados ajuda os bancos a utilizar melhor os seus recursos e a otimizar os seus processos. Também destaca os pontos em que as coisas estão a abrandar, automatiza tarefas de rotina e até prevê quando é necessária manutenção para manter tudo a funcionar como um relógio.

Que papel desempenha a análise de dados na gestão do risco?

A análise de dados ajuda os bancos a detetar fraudes e actividades suspeitas em tempo real através da análise das transacções. Também utiliza dados anteriores para prever riscos futuros e prepara os bancos para diferentes cenários, mantendo-os à frente de potenciais problemas.

A análise de dados pode ajudar os bancos a aumentar as suas receitas?

Sim, a análise de dados pode definitivamente ajudar os bancos a aumentar as receitas. Ajuda-os a compreender o que os clientes pretendem, de modo a poderem oferecer produtos e serviços personalizados e manter os clientes fiéis, ajustar os preços e detetar novas tendências de mercado para aumentar as receitas a longo prazo.

Siarhei Sukhadolski Especialista em FinTech

Data: 24 de outubro de 2024

Siarhei Sukhadolski Especialista em FinTech

Data: 24 de outubro de 2024

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