Precisão na Análise de Risco Potencializa Setor de Cobrança
Num cenário contemporâneo dominado pela tecnologia, a capacidade de decisões assertivas é crucial para o bom andamento de qualquer negócio. Nesse cenário desafiador, a análise de risco surge como uma ferramenta imprescindível, principalmente para a atividade de concessão de crédito.
Nesse contexto, a inteligência artificial (IA) torna-se elemento fundamental para os cálculos de risco. Assim, a IA passa a auxiliar na identificação, avaliação, mitigação e monitoramento de ameaças. A rotina de uso do sistema automático nas operações digitais passou a ser fundamental.
No entanto, para que a IA seja realmente eficaz, é fundamental que trabalhe sobre uma base de dados confiável e atualizada. E é aí que o Big Data entra em cena, com informações importantes que podem e devem ser cruzadas e conferidas o tempo todo.
O que é Big Data e Como Ele Transforma a Análise de Risco?
O Big Data se refere ao enorme volume de dados gerados a cada segundo por diversas fontes. Desta forma, as informações chegam de transações financeiras, interações com clientes em diferentes canais (físicos e digitais), mídias sociais, dispositivos conectados à internet (IoT) e sensores instalados em máquinas e equipamentos.
Essa massa de dados, antes considerada caótica e inaproveitável, agora pode ser estruturada, armazenada e analisada por meio de ferramentas avançadas. Sendo assim, surgem o machine learning, revelando insights valiosos para o gerenciamento de riscos em diversos níveis e áreas da organização.
Adriano Cortês
Vantagens de Cálculos com Big Data Estruturado
Existem vários benefícios em calcular análise de risco em base de dados estruturada e organizada, a saber:
- Maior volume e variedade de dados: O Big Data permite coletar e analisar uma quantidade muito maior de informações do que os métodos tradicionais. Desta forma, trabalha proporcionando uma visão mais completa e abrangente dos riscos.
- Dados atualizados: Com o Big Data, é possível consultar informações com altíssimo grau de atualização, de forma a maximizar a veracidade das informações e minimizar as fraudes. Diminuem os equívocos que podem ser rotineiros.
- Identificação de padrões ocultos: Através de técnicas de análise avançadas, como machine learning e inteligência artificial, o Big Data pode identificar padrões ocultos nos dados. Assim, revela correlações e insights que antes passavam despercebidos pelos métodos tradicionais.
Isso permite que as empresas que consultam as plataformas de dados possam antecipar tendências, percebendo a possibilidade de novos riscos. Portanto, elas podem tomar as medidas preventivas que entenderem ser cabíveis em seus mercados competitivos.
- Previsões mais precisas: Com base na análise de grandes volumes de dados históricos, o Big Data permite realizar previsões mais precisas sobre eventos. Os cálculos incluem probabilidade, o impacto e a severidade de eventos futuros. Desta forma, auxiliam na tomada de decisões estratégicas e na alocação eficiente de recursos para mitigar os riscos mais relevantes.
Exemplos Práticos da Aplicação da Análise de Risco com Big Data em Diferentes Setores
Na prática, a análise de dados com Big Data estruturado serve a todos os setores dinâmicos da economia, a saber:
- Setor Financeiro: Análise de risco de crédito para concessão de empréstimos, avaliação de risco de investimentos, detecção de fraudes, compliance com regulamentações e mitigação de riscos sistêmicos.
Todos os setores que trabalham com concessão de crédito, de alguma forma, precisam de uma grande fonte de dados estruturada. Sem ela, a probabilidade de possíveis fraudes, erros e prejuízos incalculáveis se torna muito maior. O Big Data, neste contexto, é imprescindível.
- Setor de Seguros: Cálculo de prêmios de seguros com base em perfis de risco individuais, avaliação de sinistros, identificação de fraudes, precificação de novos produtos e serviços e gestão de riscos catastróficos.
- Setor de Varejo: Análise de risco de inadimplência, prevenção de perdas por roubos e furtos, otimização da cadeia de suprimentos, personalização de ofertas para clientes e gestão de riscos de reputação.
- Setor Industrial: Previsão de falhas em máquinas e equipamentos, otimização da manutenção preventiva, gestão de riscos de acidentes de trabalho, monitoramento da qualidade dos produtos e mitigação de riscos ambientais.
Adriano Cortês
Benefícios de Cálculos Precisos com Big Data para as Empresas
Para as empresas, as consequências de um bom cálculo de análise de risco também são muito importantes:
- Redução de perdas financeiras: A identificação e mitigação precoce de riscos podem evitar perdas financeiras significativas, protegendo o patrimônio da empresa.
- Melhoria da tomada de decisões: Com base em informações precisas e atualizadas sobre os riscos envolvidos em cada negócio, as empresas podem tomar melhores decisões. Assim, passam a ser mais conscientes, assertivas e estratégicas, otimizando seus resultados e aumentando suas chances de sucesso.
- Aumento da competitividade: A capacidade de gerenciar riscos de forma eficaz pode dar à empresa uma vantagem competitiva no mercado. Como resultado atraem novos clientes, fidelizando os existentes e se destacando da concorrência.
- Melhoria da reputação: Uma empresa que demonstra compromisso com a gestão de riscos e toma medidas para proteger seus clientes. Assim, ganha credibilidade e confiança, fortalecendo sua reputação no mercado e atraindo investimentos.
- Maior agilidade e resiliência: A capacidade de identificar e responder rapidamente a riscos emergentes torna a empresa mais ágil e resiliente. Isso permite que ela se adapte às mudanças do mercado e supere desafios com mais facilidade.
- Promoção de uma cultura de gestão de riscos: A implementação de um processo estruturado de análise de risco com base em Big Data contribui para a criação de uma cultura de gestão de riscos na organização. Desta forma, gera-se uma consciência dos colaboradores sobre a importância das ameaças, para que busquem soluções inovadoras.
CRM Sempre pode Maximizar Eficiência
Os softwares avançados integrados aos Big Datas constituem um capítulo à parte. É importante destacar que a análise de dados pode e deve integrar um CRM para aumentar a segurança de análises de dados.
No mercado de cobrança e recuperação de crédito, dentre os muitos benefícios de um CRM abrangente, não podem faltar a análise de risco e análise de dados. Assim, ele está apto a fornecer aos usuários ferramentas para coletar, analisar e gerenciar dados de risco de diversas fontes, como histórico de crédito, comportamento do cliente, indicadores de mercado e notícias relevantes.
Isso permite que as empresas tenham uma visão 360 graus de seus clientes e possam tomar decisões mais assertivas em relação à concessão de crédito, ofertas de produtos e serviços, fidelização e retenção de clientes.
DataCob trabalha integrado a um dos Grandes Big Datas
A PH3A Tecnologia da Informação possui um dos maiores e mais atualizados Big Datas do Brasil, com milhões de registros estruturados e organizados. Para trabalhar de forma integrada e obtendo informações confiáveis o tempo todo, ela desenvolveu o DataCob, o CRM completo que contempla todos os cenários da negociação entre empresa e devedor.
O DataCob permite à empresa de cobrança trabalhar desde a negociação amigável até a jurídica, tanto em ambiente online quanto presencial. Tem diversos facilitadores como dashboards práticos e intuitivos para facilitar a interpretação e ação do operador, principalmente em contato com o cliente.
Mas o grande diferencial do DataCob é a integração ao Big Data estruturado, com milhões de registros. Como o CRM e o Big Data estão num mesmo combo, não será necessário fazer um trabalho caro e demorado de enriquecimento de dados, como nos outros softwares do mercado. É como começar a operação de cobrança já acelerado, prospectando o mercado de imediato.
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A análise de risco com Big Data se torna uma ferramenta essencial para o sucesso das empresas na era digital. Através da coleta, análise e utilização inteligente de grandes volumes de dados, as empresas podem identificar, avaliar, mitigar e monitorar riscos com maior precisão e eficiência.
Isso garante a segurança, competitividade e crescimento sustentável no longo prazo para as empresas. Assim, investir em soluções de Big Data e CRM com análise de risco integrada é uma decisão estratégica inteligente. Isso pode construir um cenário de sucesso permanente para as empresas que sabem da importância da tecnologia de dados.
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