Entenda como o Big Data pode ajudar na gestão de riscos da sua empresa

Por Neurotech | 6 de novembro de 2020

Nunca antes produzimos tantos dados. Hoje, em 24 horas, geramos mais informações do que a humanidade produziu desde o seu início até o ano de 2003. E muito disso se deve à transformação digital. Estamos mais conectados e isso contribuiu para a maneira como nos comunicamos, consumimos, nos entretemos, fazemos nossas pesquisas diárias, estudamos e nos relacionamos. E cada um desses movimentos que fazemos diariamente com a ajuda da internet gera uma enorme quantidade de informações no meio digital, que podem ser armazenadas e estruturadas no Big Data. 

Mas o mais interessante é que essas informações podem auxiliar a sua empresa, dos mais diferentes segmentos, na gestão de riscos. Ou seja, contribuindo com a tomada de decisões, reduzindo problemas, prevenindo prejuízos e otimizando resultados. Dados combinados com o conhecimento e a inteligência de gestores podem tornar o futuro mais previsível!

A grande jogada do Big Data é coletar e processar grande quantidade de dados, que podem ser analisados para obter insights sobre o que está acontecendo e o que pode acontecer. E é esse conhecimento obtido que possibilitará a tomada de decisões com mais qualidade e permitirá visualizar melhores oportunidades no mercado.

A Inteligência Artificial e o Machine Learning na gestão de riscos

Seja qual for a necessidade, decisões estão sendo tomadas e serão cada vez mais necessárias utilizando métodos estatísticos e matemáticos. Esses métodos envolvem Inteligência Artificial e Machine Learning para prever comportamentos e descrever possíveis tendências em cenários de Big Data.

Em especial, na gestão de riscos, as análises em tempo real de distintas variáveis internas e do mercado contribuem para identificar padrões de comportamento, descobrir tendências, definir e corrigir estratégias de negócios, antecipar possíveis resultados e fazer recomendações.

Análise preditiva como principal aliada à gestão de riscos

Com dados relevantes fornecidos pelo Big Data, uma vasta gama de possibilidades se abre para a instituição na gestão de riscos. Uma delas é fazer a análise preditiva. 

Na análise preditiva, as previsões são geradas do que poderá ocorrer no futuro a partir de uma decisão tomada. Estimar o risco de fraude em uma operação de crédito é um bom exemplo. Assim, a gestão de riscos torna-se mais eficiente. 

A gestão de riscos em decisões práticas

• Comportamento: Avaliar a capacidade de pagamento em operações de crédito, por exemplo, se torna mais inclusiva e eficiente. É possível otimizar o processo de concessão e manutenção de crédito, com ofertas de produtos mais aderentes e personalizadas, levando em consideração informações antes não disponíveis para construção das políticas de risco.

• Prevenção a Fraudes: Amplia-se a capacidade de analisar transações para reduzir o risco de fraudes. A técnica tem sido usada com frequência pelas administradoras de cartão de crédito, analisando padrões de gastos dos clientes para identificar usos fraudulentos. 

• Análise de tendências: Com grandes bases de dados, Instituições passam a cruzar o histórico de operações no mercado com informações econômicas para analisar se possíveis mudanças a curto prazo poderão ter impactos negativos em cenários futuros. 

• Lavagem de dinheiro: Profissionais de compliance de grandes bancos e instituições financeiras passam a contar com a eficiência do Big Data para detectar operações de lavagem de dinheiro, podendo, assim, reduzir essa prática criminosa. 

O mapa da mina para analisar dados e otimizar a gestão de riscos

É importante que gestores pensem sobre como analisar dados pode gerar valor para a própria empresa e seus consumidores. Assim, dentro de um ciclo virtuoso de quatro etapas, os dados podem ser colocados no centro do processo de decisão: 

1 - Coleta de dados de várias fontes;

Entender a variedade e o volume dos dados internos, que bases estão disponíveis e em que sistemas estão armazenados, é o primeiro passo do processo. Devem ser considerados também os dados do mercado, de bases externas, e dados coletados da internet, em linha com a LGPD para usufruir da riqueza das informações. Cada fonte de dado deve ser coletada por plataformas de software ou aplicativos de acordo com seu tipo e formato.

2 - Integrar e organizar;

Nessa etapa, os tipos de dados devem ser integrados para viabilizar análises futuras, considerando o cruzamento da diversidade de fontes disponíveis. Os critérios de segurança e permissão quanto ao uso devem estar bem definidos e os dados devem ser representados em um formato (normalmente uma grande tabela) que facilite a criação das soluções de análise dos dados.

3 - Usar para criar soluções de apoio à decisão;

Em seguida, é preciso validar, limpar e enriquecer os dados para eliminar erros e incoerências, tratar dados incompletos e criar novas variáveis que capturam informações do problema. Os dados podem ser usados para criar modelos preditivos, prescritivos e descritivos com os algoritmos de Machine Learning. Aqui, gestores com conhecimento do negócio são fundamentais na construção das soluções.

4 - Acompanhar os resultados no negócio. 

Por fim, as soluções precisam ser monitoradas para garantir aderência e resultados relevantes. Análises estatísticas com indicadores técnicos e financeiros, software de relatórios, dashboards e outras ferramentas se juntam para acompanhar as soluções implantadas.

O resultado dessas etapas permite que o gestor tenha vantagens, como saber o que o cliente deseja, localizar compradores, monitorar a concorrência e, claro, prever riscos para o negócio. Não basta armazenar dados. Eles devem ser aproveitados para gerar valor e isso depende de curadoria, de expertise na mineração e de ferramentas criadas com o propósito de tratar e extrair conhecimento dos dados. Dados limpos ou relevantes para uma empresa devem ser organizados para permitir análise. E isso exige esforço para aproveitar a riqueza dos dados.