Aprenda com a indústria financeira e gerencie riscos usando IA

O setor financeiro e as minerações de dados e análises de comportamentos dos clientes andam lado a lado já há algum tempo.

As instituições financeiras são consideradas as pioneiras no ramo do tratamento de dados, uma ciência que transforma as informações brutas, coletadas, em conhecimento acionável em diversas áreas.

Análise de risco, gerenciamento de clientes, detecção de fraude e processos de negociação são alguns exemplos.

Elcio Santos, Co-Founder e Ceo da AlwaysOn, empresa de Customer Data Insights, que trabalha com metodologia avançada sobre todo o processo de Inteligência através de CRM (Customer Relationship Management), explica que uma das principais áreas em que a indústria financeira aplica a ciência e inteligência de dados é a da análise e gerenciamento de riscos.

O objetivo é aumentar confiabilidade, segurança das operações e assim garantir uma melhor capacidade de tomada de decisões estratégicas.

Mas as empresas, de forma geral, também enfrentam, todos os dias, várias formas de riscos: concorrência, créditos, movimentos do mercado, entre outros.

Uma maneira de gerenciar essas variáveis, esses riscos, são identificá-los, monitorá-los e priorizá-los seguindo a estratégia do seu negócio.

De acordo com a “Pesquisa Global de Qualidade de Dados”, do Serasa Experian, 9 em cada 10 empresas têm reputação afetada pela má qualidade de seus dados.

Dessa forma, um sistema eficiente de análises de dados é crucial para o desenvolvimento e organização de uma empresa bem como para obtenção do melhor resumo sobre determinadas informações coletadas.

O método de análise garante que todos esses dados sejam capturados, processados e transformados em informações futuras.

Com a revolução tecnológica, algoritmos da IA (Inteligência Artificial) substituem as tarefas manuais e podem organizar diversas áreas das empresas com novas informações e sem a necessidade de um banco de dados e históricos de pesquisa para entender o comportamento do cliente, por exemplo.

Leia o artigo completo no blog da AlwaysOn.