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Personalização de produtos financeiros com análise preditiva, por que é importante?

Quem nunca sonhou em prever o futuro? Ao longo da história, temos tentado alcançá-lo explorando todas as disciplinas possíveis, desde as científicas até as místicas. A realidade é que hoje estamos mais perto do que nunca de desvendar esse mistério, mas não o fazemos com uma bola de cristal, e sim com a ajuda da aprendizagem automática e dos big data.

Sumário

Neste artigo, veremos como a tecnologia está transformando os processos financeiros e alcançando uma taxa de retenção de clientes nunca antes vista. E é que a análise preditiva em finanças tem aplicações realmente interessantes: desde oferecer serviços bancários personalizados até prever o mercado de ações graças à IA.

Óscar Barba

Cofundador e CTO da Coinscrap Finance

O que é análise preditiva e como é usada em finanças?

A análise preditiva é como um vidente digital. Utiliza dados atuais e históricos para calcular a probabilidade de que ocorra um evento ou ação específica. As ferramentas de análise preditiva baseiam-se em estatísticas e técnicas impulsionadas pela inteligência artificial. Esses desenvolvimentos ajudam as entidades financeiras a melhorar seus resultados com insights valiosos.

Agora que já vimos o que é análise preditiva,

Vamos ver algumas de suas principais aplicações no mundo das finanças:

  • Previsão de rotatividade: Identifica clientes em risco, descobre por que podem sair e aprimora sua estratégia de retenção.

  • Recomendações inteligentes: Oferece sugestões de produtos personalizadas para aumentar as vendas adicionais e cruzadas, ampliando a visibilidade de seus produtos.

  • Previsão de demanda: Antecipa as flutuações na demanda para melhorar os processos e reduzir custos.

  • Previsão de riscos financeiros: Avalia a solvência de seus clientes e colaboradores para minimizar o risco de perdas.

  • Segmentação preditiva: Antecipa a probabilidade de os clientes realizarem compras repetidas, abandonarem carrinhos ou pararem de comprar, e envia mensagens específicas.

  • Personalização de preços: Otimiza suas estratégias de preços e ajusta as tarifas em tempo real de acordo com os padrões de consumo e as condições do mercado.

  • Manutenção preditiva: Prevê falhas nos equipamentos com grande precisão para reduzir falhas, aumentar a produtividade e diminuir os custos de manutenção.

"Os dados desorganizados representam quase 80% das informações do setor bancário e são um quebra-cabeça impossível de resolver sem as ferramentas adequadas”.

Sua instituição precisa apostar na hiperpersonalização

A hiperpersonalização na banca significa adaptar os serviços financeiros às necessidades específicas dos usuários em tempo real. Isso pode ser feito aproveitando os dados que eles geram diariamente, analisando seu comportamento e usando a tecnologia que temos à nossa disposição. Reconheçamos: não há fator mais diferenciador no mercado do que a digitalização.

Além disso, neste mundo digital em que vivemos, a personalização é fundamental para evitar que seus clientes busquem uma experiência melhor em outro lugar. Você deve oferecer o mesmo atendimento personalizado que as empresas não financeiras oferecem.

Como você pode criar uma CX excepcional? Eu te conto a seguir:

Aproveite a inteligência artificial e a aprendizagem automática

Imagine seus dados como um tesouro escondido esperando para ser descoberto. A inteligência artificial, a aprendizagem automática e a aprendizagem profunda são como mapas do tesouro que o guiam para conexões ocultas nos dados transacionais. Eles revelam tesouros de conhecimento personalizado, ou melhor, informações úteis para moldar sua estratégia de negócios.

Com essas três ferramentas, podemos descobrir padrões no comportamento dos clientes. E, graças a elas, as fintechs criam mosaicos com os dados dos usuários, para que, com apenas um olhar, você descubra insights de qualidade com os quais oferecer produtos personalizados. Nosso motor de IA próprio é especialista em analisar dados desorganizados e caóticos . Esses dados representam quase 80% das informações do setor bancário e são um quebra-cabeça impossível de resolver sem as ferramentas adequadas.

Os algoritmos de aprendizagem profunda preveem o que acontecerá no futuro com base em um oceano de informações. Ao contrário das abordagens manuais, essa tecnologia mergulha nas profundezas dos dados, revelando conexões e correlações que antes passavam despercebidas. Eles também permitem lidar com a exclusão financeira, garantindo que mais pessoas tenham acesso aos seus serviços.

Se você se interessa pela análise preditiva no setor financeiro, temos outro artigo para você.

Análise preditiva e seus casos de uso em bancos e seguros

Se você deseja sugerir soluções adaptadas às necessidades individuais de cada cliente, pode começar identificando oportunidades. Por exemplo, se um grupo de usuários com renda anual semelhante tende a gastar mais em viagens do que em produtos financeiros, os modelos de aprendizagem automática podem descobrir esse padrão. Isso permitirá que seu banco ou companhia de seguros ofereça programas de cashback em hotéis e apartamentos para esses perfis de usuário.

Essas ferramentas também ajudam a antecipar ações fraudulentas online. Elas podem detectar ciberataques antes que ocorram, identificando anomalias, tipos de comportamento sutis e não convencionais que os humanos provavelmente ignorariam, mas que se desviam ligeiramente da norma e podem indicar um cibercrime.

Não se esqueça de que os algoritmos melhoram com a experiência, assim como um especialista que aprimora suas habilidades com o tempo! Conforme processam novos dados - mesmo aqueles que nunca foram vistos antes -, eles ajustam seus modelos para se adaptarem rapidamente a situações novas.

Isso significa que podem evoluir e atualizar automaticamente as regras de detecção sem a necessidade de intervenção humana, mantendo uma constante evolução que melhora seus resultados ao longo do tempo.

Sobre o autor

Óscar Barba é cofundador e CTO da Coinscrap Finance. Ele é um especialista Scrum Manager com mais de 6 anos de experiência na coleta e análise semântica de dados no setor financeiro, classificação de transações bancárias, deep learning aplicado em sistemas de análise de sentimento do mercado de ações e medição da pegada de carbono associada aos dados transacionais. 

Com vasta experiência no setor bancário e de seguros, Óscar está finalizando seu Doutorado em Tecnologia da Informação agora mesmo. É Engenheiro e Mestre em Engenharia Informática pela Universidade de Vigo e Mestre em Comércio Eletrónico pela Universidade de Salamanca. Além disso, possui um certificado de Scrum Manager e Gestão de Projectos do CNTG, um certificado de Arquitetura SOA e Serviços Web da Universidade de Salamanca, entre outros.

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