Banco orientado a dados: como definirá o presente e o futuro do setor

O termo “banco orientado a dados” refere-se a todas as atividades que utilizam dados para fornecer uma variedade de serviços bancários.

Por meio do uso estrutural e direcionado de ferramentas digitais, o data-driven banking contribui decisivamente para alcançar resultados importantes: na definição de risco (através de informações mais ricas e abrangentes em tempo real), na identificação de novas oportunidades de crescimento (através de insights que podem ajudar a tomar decisões mais precisas em tempo hábil) e no desenvolvimento de formas personalizadas para os bancos interagirem com seus clientes (transformando o conhecimento adquirido sobre um cliente individual em uma forte vantagem competitiva).

As instituições de serviços financeiros que investiram em sistemas avançados de gerenciamento de dados conseguiram aumentar a qualidade de seu desempenho, melhorar a experiência do cliente e, por fim, aumentar os lucros. No paradigma do banco orientado por dados, o objetivo do negócio não se resume mais ao simples ganho incremental, mas, por meio da análise avançada de dados, visa identificar oportunidades sempre novas, muitas vezes ocultas ou ainda inexploradas .

Antes de olharmos para o presente do banco orientado por dados e para o futuro do setor, vamos fazer uma pausa por um momento para descobrir a natureza um tanto universal do relacionamento que une bancos e clientes.

Informação, conhecimento, confiança: tudo começa com dados

Embora o “banco orientado a dados” não seja um conceito novo, no mundo de hoje, ele assumiu uma importância sem precedentes. Para entender seu verdadeiro significado, devemos considerar o banco orientado por dados em relação a outro conceito que sempre foi central para o marketing nesse setor, o de “ confiança ”.

Bancos e instituições financeiras baseiam o relacionamento com seus clientes na confiança. Do lado do cliente, “confiar” é, antes de tudo, compartilhar uma série de informações confidenciais. Com base no conhecimento obtido com essas informações, o banco formula hipóteses e desenha soluções específicas. Se a base do processo decisório é proporcionada pelo conhecimento compartilhado, poderíamos dizer que a confiança é o recurso que alimenta a própria existência bancária.

O que mudou com o advento da internet não é a substância da relação entre bancos e clientes, mas sim a estrutura, extensão e intensidade. Os canais abertos por meio da digitalização em massa aumentaram muito a quantidade de dados que as organizações bancárias podem acessar, levando a uma verdadeira mudança de paradigma .

O passo evolutivo mais avançado no banco orientado por dados – aquele que experimentamos toda vez que acessamos os serviços online do nosso banco – é uma consequência direta da transformação digital. O efeito mais macroscópico dessa mudança um tanto histórica é a explosão de oportunidades para os participantes do setor aprofundarem seu conhecimento sobre seu público-alvo. Preferências, necessidades, padrões de compra — uma riqueza de informações contidas em Big Data que nos diz o que e quanto as pessoas estão dispostas a pagar. É precisamente por causa do banco orientado por dados que os bancos podem gerenciar todas essas informações de forma holística com uma abordagem única que integra metodologias e tecnologias de última geração.

A promessa que sustentou a dinâmica do setor bancário até agora foi atualizada pelos dados: a necessidade de ouvir necessidades e urgências, criar ofertas que beneficiem o cliente e propor serviços cada vez mais personalizados. Para que eles gerem valor (e fidelizem o cliente), os dados – tanto dados exclusivos quanto dados de terceiros – devem ser gerenciados estrategicamente, tratados de acordo com procedimentos e regulamentos de segurança, interpretados corretamente e comunicados por meio de mensagens transparentes, claro, compreensível e possivelmente interessante. Para realizar todas essas atividades-chave, o mercado bancário e financeiro abriu-se para as chamadas “FinTechs”, empresas do setor de TI que conseguem se estabelecer com relativa rapidez como players úteis, e às vezes indispensáveis, na orientação , inovação , e melhorar os processos centrais das empresas “tradicionais”.

O surgimento das FinTechs no banco orientado a dados

Dentro de um contexto bancário orientado por dados, as FinTechs, sejam startups ou grandes corporações de tecnologia , utilizam a inovação tecnológica como alavanca para impactar os modelos de negócios existentes e redefinir a lógica operacional e operacional de um mercado cada vez mais concorrido e competitivo. Eles podem contar com ferramentas digitais incrivelmente eficientes e uma vasta experiência que diferencia, enriquece e aprimora os serviços que os bancos já oferecem.

A disseminação do FinTech levou a uma mudança nas expectativas dos consumidores , tanto que para acompanhar os concorrentes, os bancos precisam redesenhar completamente a experiência do cliente. A natureza distribuída e nativamente digital das empresas FinTech também ajuda a lidar com situações de crise ou emergência, encurtando a distância entre empresa e clientes, implementando modos alternativos de comunicação e soluções ágeis e eficazes, como as criadas para executar pagamentos digitais.

A digitalização, que é uma premissa necessária da banca orientada por dados, deu um impulso extraordinário à inovação nos serviços financeiros tradicionais, por exemplo, simplificando os métodos de acesso e agilizando ou agilizando operações como abertura de conta bancária, pedido de empréstimo, ou efetuar pagamentos. Essa pequena revolução, que teve impacto nas receitas e na relevância de muitos provedores tradicionais, também produziu um importante efeito de inclusão social: tornou possível atingir metas anteriormente negligenciadas ou excluídas.

Da FinTech ao open banking: banco orientado por dados para liberar o potencial incorporado aos dados

Embora as FinTechs estejam entrando no mercado sem o fardo dos sistemas legados e sejam capazes de usar tecnologias avançadas como nuvem, IA e ML em todo o seu potencial imediatamente, elas também precisam enfrentar algumas limitações estruturais. Por exemplo, eles não podem confiar no conhecimento do domínio e não possuem os dados históricos necessários para fornecer uma análise aprofundada e precisa. Para resolver esse conflito, a abordagem de dados de todo o setor bancário foi redesenhada fundamentalmente em 2019, após a introdução da Diretiva de Serviços de Pagamento 2.

A diretiva PSD2 exigia que todos os bancos europeus abrissem suas APIs para outros players do setor (APIs são Application Programming Interfaces, os intermediários de software que permitem que dois aplicativos conversem entre si), marcando efetivamente o nascimento do Open Banking , a estrutura de produção onde os participantes do ecossistema bancário compartilham fluxos de dados entre si.

Os benefícios dos recursos orientados a dados

Hoje, todos nós queremos desfrutar de produtos e serviços que sejam fluidos, fáceis de usar, rapidamente disponíveis e econômicos. E esperamos estabelecer relacionamentos com nosso banco que sejam gratificantes, emocionalmente envolventes ou até mesmo “divertidos”. Para alcançar experiências de cliente de maior qualidade, estamos dispostos a compartilhar dados e informações, até mesmo informações confidenciais (por exemplo, deixar comentários, habilitar geolocalização, criar contas em plataformas sociais).

Bancos e outros players do setor segmentam o público-alvo usando os dados que fornecemos (por exemplo, por meio de perfis de clientes, análise de padrões de transações, comportamentos atuais e passados), para que obtenham informações detalhadas em tempo real. Eles podem então prever (por exemplo, por meio de análise preditiva ) os produtos ou serviços que compraremos no futuro imediato e projetar ofertas que sejam mais adequadas para nós.

Por um lado, nossa disposição e tolerância se traduzem em quantidades crescentes de dados de vários canais e fontes de terceiros e, por outro, se traduz na criação de novas funcionalidades orientadas a dados que bancos e instituições financeiras implementam para melhorar suas serviços (em parte graças à intervenção da FinTech nos aspectos do processo que são mais passíveis de automação).

Existem vários benefícios que as funcionalidades bancárias orientadas por dados podem aproveitar para aumentar o valor dos serviços financeiros. Estes são os principais: versatilidade, eficiência, personalização, aumento de receita, precisão de premissas e melhor gestão de riscos.

Versatilidade

Para aumentar a receita, as empresas de serviços financeiros podem usar os dados coletados sobre os clientes para criar produtos e serviços novos e inovadores, inclusive em colaboração com instituições não bancárias.

Eficiência

A coleta e otimização de dados — nos quais o banco orientado a dados se baseia — permite que as organizações bancárias simplifiquem e otimizem seus processos internos , incluindo o uso de inteligência artificial e soluções de aprendizado de máquina. Como resultado do banco orientado por dados, os custos operacionais são reduzidos e os níveis gerais de desempenho aumentam. A disponibilidade de dados de clientes devidamente processados ​​reduz os riscos operacionais. Isso ocorre porque as informações que chegam em tempo real ajudam a remover problemas críticos de upstream e aprimorar a automação . O uso sinérgico de canais offline e online também permite um aumento no número de clientes.

Personalização

Um dos benefícios mais significativos de coletar e otimizar dados de clientes é a personalização que essas atividades de análise permitem. Os bancos podem usar os dados coletados para adequar seus produtos e serviços às necessidades pessoais de alvos cada vez mais delimitados e circunscritos. Preços sob medida, serviços focados nas necessidades específicas do cliente, conteúdo aprofundado escolhido para aumentar o empoderamento e o bem-estar financeiro: essas são apenas algumas das iniciativas que a personalização pode realizar, impactando direta e indiretamente tanto o reconhecimento da marca quanto a receita.

Aumento da receita

Com os resultados de análises de dados cada vez mais sofisticadas, muitas vezes baseadas em inteligência artificial, os bancos podem visualizar comportamentos recorrentes e tendências de mercado e medir a eficiência dos processos internos em tempo real. Dessa forma, eles conseguem identificar a disposição a pagar de seus clientes e repensar sua estratégia de criação de ofertas e produtos capazes de aproveitar o conhecimento gerado pelos dados.

Ao aumentar muito a precisão dos modelos de precificação e reduzir a necessidade de formular um conjunto indefinido de premissas em busca das “melhores”, os bancos e outras organizações financeiras obtêm uma vantagem competitiva significativa: antecipam a evolução do mercado com iniciativas de negócios mais informadas e são capaz de reter e adquirir novos clientes , maximizando as receitas.

Suposições mais precisas

Graças ao banco orientado por dados, as empresas podem tomar decisões mais informadas que influenciam uma série de atividades cruciais: desde a promoção de medidas para prevenir crimes financeiros (mesmo os muito sofisticados) até ajudar as instituições financeiras a detectar fraudes, desde expandir as decisões de crédito até melhorar as estratégias de financiamento para previsão das necessidades de liquidez.

Premissas mais precisas têm um papel decisivo na mitigação de riscos , redução de custos e maximização de vendas , pois possibilitam a criação de modelos preditivos. Com base nisso, os bancos podem desenvolver ofertas de venda cruzada que sejam realmente relevantes para o cliente individual.

Melhor gerenciamento de risco

Ao confiar em dados, os players bancários e financeiros minimizam o risco enquanto operam em conformidade com várias autoridades regulatórias.

Maximize os ativos de informação para melhorar o processo de engajamento e fortalecer o relacionamento com o cliente

Para permitir a implementação de iniciativas bancárias orientadas por dados e oferecer suporte às possibilidades oferecidas por IA, ML e Blockchain, você deve redesenhar a cadeia de valor de dados para que ela atinja todas as etapas do processo, da aquisição ao armazenamento, do processamento ao compartilhamento. Essa reorganização e reestruturação, embora extremamente complexa, pode ser enfrentada com sucesso hoje com novas ferramentas de captura e estruturação de dados, armazenamentos de dados baseados em nuvem de última geração e técnicas analíticas para identificar conexões entre dados aleatórios. Juntas, essas ferramentas e técnicas podem ajudar as organizações a transformar volumes crescentes de dados em ativos que podem ser usados ​​em processos de tomada de decisão automatizados, mais completos, rápidos e precisos.

Ao maximizar o valor dos ativos de informação, os players do mercado (bancos, instituições financeiras, FinTech) tornam mais eficiente e eficaz o processo de engajar novos prospects e fortalecer o relacionamento com os clientes existentes.

O banco orientado a dados permite uma sólida vantagem competitiva no curto e longo prazo, concentrando o investimento em duas frentes:

1. A consolidação dos ativos de informação embutidos nos dados através da implementação de estratégias específicas de governança de dados;
2. O aumento da qualidade da experiência do cliente através do aproveitamento integral da informação existente na empresa , através da criação de um sistema de comunicação aberto, interativo e personalizado.

Se as novas dinâmicas introduzidas pelo open banking possibilitam uma expansão progressiva dos ativos de informação disponíveis, a análise de dados é o primeiro passo indispensável no data-driven banking, destinado a influenciar o presente e o futuro do setor.