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Oportunidades em Data & Analytics para o setor bancário

Atualizado: 17 de mai.

O mercado de Data & Analytics (D&A), incluindo BIG Data, movimentou aproximadamente US$ 200 bilhões em 2020 e deve chegar a mais de US$ 600 Bilhões até o final da década, segundo alguns dos principais institutos de pesquisa. De acordo com as mesmas pesquisas, a indústria Banking, Financial, Service and Insurance (BFSI) é uma das que mais consome produtos e serviços nessa área, o que explica o nível de maturidade desse segmento quando se fala em usar dados como suporte à estratégia do negócio. Porém, será que os dados ainda devem ser suporte à estratégia? Ou será que um novo mindset exige que se passe a pensar nos dados como direcionadores dessa estratégia?



Data & Analytics como suporte

Como "data & analytics" tem sido usado até aqui? Majoritariamente como suporte à estratégia. Uma instituição financeira, especialmente do setor bancário, pode ser subdividida em centenas de funções complementares que podem, em uma maximização do poder abstração, ser reduzidas a: planejar, executar, controlar ou apoiar uma dessas quatro macro-funções:


Criar e manter produtos > Conquistar clientes e vender produtos > Operar > Gerir o Risco





Com esse pequeno mapa em mãos, pense na maioria das aplicações de D&A existentes em um banco. Provavelmente virão à sua cabeça:

  • Dashboards para acompanhamento de vendas, performance geográfica, etc.

  • Alertas operacionais para monitorar tempo de resposta da operação online, aumento inesperado do número de reclamações etc.

  • Inteligência geográfica para readequar continuamente as agências físicas ainda necessárias.

  • KPIs e seus desdobramentos para acompanhar Retorno Sobre Ativos (ROA), Empréstimo não produtivo (NPL), Liquidação baixa (NCO), entre outros

  • Modelos preditivos para Fraude, Crédito, Cobrança etc.


A maioria dessas aplicações nasceu como apoio a determinadas funções. Ou seja, um dashboard de acompanhamento comercial só existe porque já há uma operação comercial. Nesse caso, o dashboard provavelmente vai ser desenvolvido apenas depois de a operação comercial já estar em curso, assumindo um papel secundário. E atenção, não há erro nenhum aqui, isso é realmente necessário.

Por outro lado, grandes negócios têm sido criados a partir da disponibilidade de dados. Aplicativos de transporte como o Uber só passaram a existir depois da disponibilidade dos dados de geolocalização nos celulares das pessoas. O Airbnb só passou a existir depois que os locadores estavam capacitados a gerar dados na forma de fotos digitais de suas residências e assim por diante. No mercado financeiro não é diferente. Alguns bancos digitais nasceram da capacidade de receber dados por meios digitais na forma de formulários e de fotos dos documentos de seus correntistas, processá-los com Inteligência Artificial e automatizar decisões antes dependentes de seres humanos.


Note que todos esses grandes negócios seguem uma mesma lógica: eles surgem a partir da disponibilidade de dados e do questionamento sobre quais caminhos estratégicos são possíveis diante dessas possibilidades. Isso envolve pensar além dos formatos tradicionais, o famoso “pensar fora da caixa”.







Fatores de mudança na indústria bancária brasileira


A velocidade das mudanças é latente em todas as indústrias e é ainda mais acentuada na indústria bancária brasileira, que vem sendo provocada por múltiplos vetores de mudança:


Clientes

Os clientes querem um tratamento cada vez mais fluido e rápido. Novas plataformas elevaram a exigência e os clientes esperam por serviços integrados, rápidos e personalizados. A pandemia também está afetando as preferências do consumidor de uma forma ainda não consolidada, mas que com certeza afetará a percepção dos atributos dos produtos oferecidos.


Tecnologia

Internet das Coisas (IoT), Metaverso, BIG Data e Inteligência Artificial alteram a forma como os dados são gerados, captados, tratados e, principalmente, analisados.


Regulação

Pix, Open Banking (agora Open Finance) e novos tipos de IFs (Instituições Financeiras) são apenas algumas das mudanças promovidas pelo Banco Central que provocam um rebalanceamento de forças e novas oportunidades.


Observar essas mudanças no ambiente não é mais opcional, nem para os incumbentes e nem para os bancos que já nasceram nesse novo ambiente, pois a mudança passou a ser uma constante. Uma vitória do trimestre passado já não significa muita coisa no seguinte, pois tudo pode mudar a qualquer momento.



A estratégia que surge quando pensamos nos dados como ativos

Neste novo mundo, os dados surgem como um ativo forte, com uma grande amplitude de valoração. Quanto mais usados, mais valem. O uso de Data & Analytics por um banco pode e deve continuar a ser pensado como um grande suporte à estratégia, mas é hora de ir além. Os dados devem ser alavancados como uma ativo e pensados como tal.


Segundo estudos da consultoria Mckinsey, "apesar de Bancos firmemente estabelecidos no mercado possuírem acesso a informações valiosas de sua vasta carteira de clientes, como hábitos de consumo, informações de como o correntista usa crédito, entre outras, menos de 7% das instituições são capazes de aproveitar essa vantagem comparativa para melhorar seus negócios".


Pense nos seguintes desafios que pairam sobre a mesa de todos os bancos no momento:

  • "Open Banking",

  • "Operação zero",

  • "Análise raiz de fraudes",

  • "Melhor próxima oferta",

  • "Análise de risco climático (deterioração do risco de crédito por mudança nos fatores de risco de inadimplência)".


Todos esses exemplos deveriam ser produtos pensados de forma DUAL, "Question Driven:que grandes questões de negócio eles resolvem'' e "Data Driven: quais são todos os dados disponíveis para resolvê-los”. Isso deve ser feito sem limitações aos dados tradicionais e disponíveis, mas extrapolando na busca de informações para garantir que as melhores estratégias possam ser formadas a partir de novas realidades.


Focando apenas no Open Banking, podemos imaginar alguns cenários interessantes. Pense, por exemplo, em dashboards que acompanhem quantos clientes estão sendo conquistados e perdidos a partir dos pedidos dos clientes para transferirem seus dados a partir do/para o nosso banco e você acabou de pensar em como dar suporte à estratégia. Agora pense em ir além, oferecendo ao gerente um dashboard com extrato multi-instituição para que nossos eles decidam que clientes defender e com que argumentos, bem como saber exatamente o perfil daqueles que queiram entrar. Quem sabe montar algoritmos de recomendação de acordo com o perfil? Alertas de pedidos de Open Banking para os clientes que não queremos perder é algo interessante? Essas são algumas questões que podem ser levantadas de forma estratégica.


A mudança de mindset em relação a Data & Analytics

Saber que é necessário melhorar todos sabem. Mas quais seriam as respostas para transformar a realidade do uso de dados, posicionando eles como verdadeiros ativos, tanto em instituições seculares quanto naquelas que nasceram no ano passado? Abaixo listamos os principais desafios que travam o potencial de Data & Analytics.


Falta de estratégia de Data & Analytics

Data & Analytics historicamente sempre foi uma área de apoio. Quando os dados viram um dos ativos mais importantes, é necessário repensar a estratégia dessa área.

Algumas questões importantes que devem ser respondidas: qual a missão, que áreas atende e como, onde se governam e gerenciam os dados analíticos, como se distribuem as funções de carregar, catalogar e analisar os dados analíticos, quem são os donos dos ativos de dados e como se distribuem os mesmos? Se a sua área de D&A ainda está correndo atrás de um backlog para atender aos “requisitos” das áreas de negócio, uma estratégia precisa ser planejada para posicionar essa área como co-protagonista.


Falta de metodologia para construção de produtos de dados

Produtos de dados não são sistemas e não devem seguir o fluxo de vida de um projeto de sistema. Pare de captar "requisitos” e passe a co criá-los para que se alcance de fato os objetivos e não apenas os requisitos, além de orientar a verdadeira criação de ativos de dados. Data Driven Canvas, DataOps, MLOps aparecem como novas pedras no quebra-cabeças de Data & Analytics.


Falta de alfabetização de dados

Ótimos produtos de D&A naufragam na mão de pessoas que não passaram por algum processo de alfabetização de dados. Além disso, é um erro recorrente e impactante partir do princípio que as pessoas sabem tomar decisões baseada em dados. Ensinar todos a ler, trabalhar, analisar e se comunicar com dados é uma tarefa da instituição que não pode ser subestimada.


Recursos tecnológicos

No final - e nunca no início - é necessário escolher as tecnologias que dão vazão e suporte a uma estratégia de Data & Analytics. Tecnologias de dashboard e algoritmos são apenas a última peça de uma engrenagem tecnológica de Data&Analytics. Um conjunto tecnológico que permita coletar os dados em tempo real, armazenar esses dados na forma de SchemaOnWrite ou SchemaOnRead, usando o melhor de Data Warehouses e Data Lakes, boas plataformas de ETL, ELT e Virtualização de dados integrados a Catálogo de dados profissionais e acessíveis por plataformas de Self Service Business Intelligence, Data Preparation e Auto ML são peças fundamentais para o sucesso de Data & Analytics como direcionador de estratégia. Caso elas não estejam definidas e integradas a uma estratégia, cada área vai escolher a sua parafernália tecnológica para ganhar a corrida de 100 metros e diminuir a chance da equipe ganhar a corrida de 10.000 metros com revezamento.


Conclusão

Especialmente no Brasil, onde a Indústria Bancária é reconhecida mundialmente por manter uma performance sólida em meio à turbulência, o uso de Data & Analytics é amplamente difundido entre a maioria das mais de 1.500 instituições bancárias, mas novos desafios estão batendo à porta e já não é mais tempo de pensar em Data & Analytics como um suporte a reboque da estratégia. Inverta a mentalidade e coloque os dados como reais ativos em sua organização, fazendo com que eles sejam verdadeiros direcionadores da sua estratégia.



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Assessment é uma metodologia criada pela iMaps ao longo de mais de 15 anos de atuação, que avalia a estrutura e processos de Data & Analytics das empresas de ponta a ponta. São três etapas de projeto:


1. Levantamento - entrevistas e análise de "ferramentas"

2. Análise - conclusões e documentação

3. Apresentação dos resultados - reuniões e entrega de relatório


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Referências:


Big Data & Business Analytics Market To Reach USD 684.12 Billion By 2030, Growing At A CAGR of 13.5% - Valuates Reports


Big Data Analytics Market | 2021 Size, Growth Insights, Share, COVID-19 Impact, Emerging Technologies, Key Players, Competitive Landscape, Regional and Global Forecast to 2028


O futuro do setor bancário brasileiro em um cenário disruptivo de pós-crise


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