Data science no mercado financeiro: como ter uma gestão baseada em dados?

19 jul

Data science no mercado financeiro: como ter uma gestão baseada em dados?

“Data science”. O termo parece familiar, certo? Ele tem aparecido constantemente em jornais e publicações especializadas. De forma bastante simples, podemos defini-lo como o uso da tecnologia para gerar informações úteis para as empresas.

O data science não é um software, mas uma área interdisciplinar que é representada por inúmeras tecnologias. Entre elas, podemos destacar o Big Data, o Business Intelligence e até mesmo a análise de dados realizada no Excel ou por linguagens de programação.

Além disso, a ciência de dados pode ser aplicada em diversos setores e ramos de atuação. Assim, o data science e o mercado financeiro têm tudo a ver, por exemplo. Para falar mais dessa relação e de como as tecnologias são aplicadas, preparamos este artigo. Boa leitura!

Qual é a importância do data science no mercado financeiro?

As empresas que atuam no setor financeiro têm utilizado a ciência de dados para desenvolver modelos preditivos e simular eventos que podem ocorrer periodicamente. Elas usam a tecnologia para acompanhar tendências, monitorar o comportamento do público e acompanhar o desempenho geral da empresa, por exemplo.

Um exemplo de funcionalidade prática do data science aplicado ao mercado financeiro é a automatização do gerenciamento de crédito de risco. Isso porque a tecnologia permite que as empresas concedam empréstimos por meio de uma análise realizada pelas próprias máquinas, levando em consideração as condições financeiras dos clientes.

Além disso, a empresa que começa a utilizar a ciência de dados passa a contar com inteligência de negócio. Um exemplo disso é o chamado Business Intelligence, uma estratégia que une tecnologia e informação.

Com essa tecnologia, os gestores podem utilizar o acesso ao grande volume de dados (gerado por toda a atividade digital da empresa) e construir um planejamento estratégico que leve em conta as tendências de mercado e o histórico de negócios da própria organização.

Outro benefício da ciência de dados é ajudar as empresas a melhorar o seu relacionamento direto com os clientes — por meio do acompanhamento de tendências e da análise de como os consumidores se relacionam com ela.

Assim, uma empresa do mercado financeiro, munida com informações valiosas geradas pela tecnologia, poderá desenvolver e oferecer produtos personalizados, assim como direcionar suas campanhas de marketing e segmentar consumidores.

Quais são os benefícios de uma gestão baseada em dados?

O data science se tornou tão importante no mundo dos negócios que gerou até mesmo uma expressão: a “gestão baseada em dados”. Afinal, organização que toma suas decisões com base em dados colhidos no mercado tem chances maiores de acertar em suas escolhas.

Essa tecnologia elimina os achismos e decisões puramente intuitivas, que podem ser catastróficas para o negócio. Portanto, gerir com base em dados é utilizar informações consolidadas do que já ocorreu para prever cenários e criar um planejamento estratégico. Vamos conhecer outros benefícios.

Eficiência na tomada de decisão

Há um motivo pelo qual o data science elimina os achismos: ao mapear o que já deu errado, a empresa se livra dos custos (financeiros e operacionais) de tomar uma decisão equivocada novamente.

Assim, ao usar os dados gerados por tecnologias de alto nível, as empresas do mercado financeiro conseguem prever, com segurança, eventos futuros. Será mais possível tomar decisões embasadas, que não dependam de muitas adaptações posteriores — e que atrasariam todo o planejamento.

Redução de custos

O retrabalho é algo que contribui para um péssimo clima organizacional e o pior: ainda gera custos muito altos para a companhia. Assim, tomar uma decisão errada que precise ser corrigida do zero é um desperdício de força produtiva.

Contudo, ao se basear em dados precisos, o profissional do mercado financeiro não precisará perder tempo consertando erros de um planejamento fracassado. Desse modo, podemos dizer que o data science reduz significativamente os custos de operação do negócio.

Aumenta a retenção de clientes

Uma importante fonte de coleta de dados é o próprio histórico digital de vendas da empresa. Isso porque eles fornecem a possibilidade de que a empresa observe comportamentos de acordo com determinadas épocas do ano, por exemplo.

Os dados dizem muito a respeito dos consumidores e ainda indicam caminhos que a organização pode priorizar para evitar que os clientes deixem de consumir seus produtos e serviços.

Nesse contexto, o data science contribui na identificação de comportamentos e os separa por épocas do ano. Assim, uma empresa do mercado financeiro consegue agir rapidamente para evitar perder investidores e clientes.

Essa análise do comportamento proporcionada pelo data science também indica as melhores ações para fidelizar consumidores que acabaram de chegar e até meios para aumentar as taxas de conversão.

Facilita a personalização de produtos e serviços

Como vimos o data science ajuda a empresa a conhecer melhor os seus clientes e seus padrões de consumo, o que garante a possibilidade de oferecer produtos e serviços cada vez mais personalizados.

Isso é crucial para manter a vantagem competitiva, já que atender de forma precisa as expectativas dos consumidores é um meio de fortalecer o relacionamento com eles. O data science fornece as respostas, por meio da análise, para que você compreenda o que os clientes esperam dos seus produtos e serviços.

Qual é o melhor software para isso?

Depois de conhecer todas as vantagens e as aplicações do data science no mercado financeiro, você pode estar se perguntando: “Ok, mas como contar com uma solução dessas na prática?”. A resposta é: por meio de um ERP.

Trata-se de um sistema de gestão empresarial que integra os processos da empresa, uma vez que ele substitui o uso de programas isolados. Ele unifica informações e reúne as diversas funcionalidades dos softwares em um só programa. Assim, é uma ferramenta completa para quem quer uma gestão financeira baseada em dados.

O gerenciamento financeiro eficiente, proporcionado pela conexão entre um ERP e a ciência de dados, faz com que você tenha um mapeamento completo das atividades da sua empresa — o que possibilita a tomada de decisões bem embasada.

Assim, você conseguirá ter mais precisão nos processos, tendo mais tranquilidade para avaliar investimentos, por exemplo. Além disso, essa solução é versátil, já que proporciona um panorama geral do negócio, mostrando quando será possível fazer recuos e diminuir despesas.

Contudo, para fazer a melhor escolha, é necessário escolher um ERP financeiro que se integre à nuvem. Afinal, esse programa poderá ser acessado pelos colaboradores de forma online, a qualquer hora e em qualquer lugar, mesmo que estejam trabalhando em campo.

O ERP da Asplan, por exemplo, não só conta com essa funcionalidade (e muitas outras), mas também possui integração com a tecnologia Business Intelligence, um dos principais pilares da ciência de dados atual.

Desse modo, podemos dizer que ele otimiza não apenas a gestão financeira da empresa, mas também proporciona uma série de funcionalidades para otimizar o negócio como um todo. Podemos citar algumas delas:

  • suporte técnico especializado da equipe da ASPLAN;
  • customização;
  • segurança das informações do negócio;
  • vantagem competitiva;
  • módulos integrados à gestão financeira.

Agora que você conhece as aplicações do data science no mercado financeiro, já pode buscar um ERP, como a solução digital da Asplan, para otimizar todo o seu negócio. Como vimos, a ciência de dados é um meio de fortalecer o relacionamento com o cliente, tomar decisões mais acertadas e ainda cortar custos.

E aí, gostou do artigo e quer saber como a Asplan pode ajudá-lo a utilizar o data science em sua empresa? Então, não deixe de entrar em contato conosco!