Principais aplicativos de big data em finanças: como está revolucionando o setor financeiro?

Introdução

Big Data é uma palavra da moda nos tempos modernos e influencia não apenas o setor de TI, mas também outras indústrias importantes. Isso inclui big data em finanças , big data em governo, bancos, saúde, educação, agricultura, telecomunicações e a lista continua. O Worldwide Semiannual Big Data and Analytics Spending Guide da International Data Corporation prevê que o investimento mundial em big data analytics aumentará para mais de US$ 203 bilhões em 2020, comparado a US$ 130,1 bilhões em 2016 .

O que é Big Data Analytics?

Big data é uma coleção de grandes e diversos conjuntos de dados que consistem em dados estruturados, não estruturados e semiestruturados de várias fontes. As ferramentas tradicionais de processamento e gerenciamento de dados são inadequadas para lidar com esse vasto repertório de dados e, portanto, requerem ferramentas avançadas. Portanto, a análise de big data é o uso de ferramentas avançadas para analisar e processar grandes volumes de dados para construir modelos preditivos e orientar a tomada de decisões estratégicas.

Big data é caracterizado pela complexidade, alto volume, grande variedade e alta velocidade. Big data em larga escala é gerado em tempo real a partir de diferentes fontes, como mídias sociais, web, dispositivos, sensores, arquivos de log e aplicativos transacionais. Técnicas avançadas de análise, como mineração de dados, estatísticas, aprendizado de máquina, análise preditiva e de texto, são usadas por pesquisadores, analistas e empresas para aproveitar o potencial de informações anteriormente inacessíveis para uma melhor tomada de decisão.

Saiba mais: Habilidades críticas de Big Data

Casos de uso críticos de Big Data Analytics

• Saúde – O setor de saúde precisa lidar com grandes volumes de dados. A análise de big data possibilitou que os médicos aproveitassem os dados com eficiência, seja desenvolvendo medicamentos personalizados ou detectando padrões incomuns de doenças.
• Agricultura – A coleta e o processamento de dados agrícolas têm sido viabilizados com o uso de sensores e máquinas automáticas, o que, por sua vez, tem contribuído para melhores práticas de gestão da fazenda, aumento do rendimento das culturas e proteção contra riscos ambientais.
• Educação – Seja desenvolvendo habilidades acadêmicas ou avaliando o desempenho de professores e alunos, a análise de big data transformou o setor educacional em mais de uma maneira.
• Entretenimento e mídia – O big data permitiu que a indústria do entretenimento otimizasse conteúdo, sugestões, anúncios e tempo de transmissão para atrair o máximo de atenção do espectador.
• Telecom – O big data permitiu que o setor de telecomunicações oferecesse conectividade sem problemas aos usuários.

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Big Data Analytics em Finanças

Com a evolução das inovações tecnológicas, o big data surgiu como parte integrante do setor bancário e financeiro e, como tal, o big data nas finanças está se tornando um aspecto essencial da atividade humana. Serviços financeiros, como bancos digitais, gerenciamento de ativos e plataformas de gerenciamento de patrimônio, empréstimos on-line ponto a ponto, finanças para PMEs, plataformas de financiamento coletivo, plataformas de pagamento móvel e criptomoedas criam grandes volumes de dados que devem ser gerenciados com eficiência e cuidado sem danos às informações.

Como o funcionamento de qualquer organização financeira depende de dados e sua proteção, a análise de big data trouxe a fluidez e a transparência tão necessárias no setor financeiro. Seja análise de risco, detecção de fraude, satisfação do cliente ou negociação algorítmica, o big data permitiu que o sistema financeiro se concentrasse mais na melhoria da prestação de serviços, em vez de se preocupar com problemas de segurança.

Principais Aplicações de Big Data Analytics em Finanças

• Detecção de fraudes – Embora o mundo digital em rápido crescimento tenha se mostrado bastante benéfico, ele tem sua parcela de fraudes e golpes. O maior desafio enfrentado pelo setor bancário hoje é o número crescente de ataques cibernéticos que tornaram vulneráveis ​​as informações confidenciais dos clientes. Mas, graças à análise de big data e algoritmos de aprendizado de máquina, atividades incomuns de usuários e padrões de gastos permitiram que as organizações financeiras detectassem fraudes e golpes a tempo.
• Gestão de Riscos – Para evitar perdas significativas de receita, as organizações bancárias devem estabelecer um sistema robusto de gestão de riscos, e é aí que surge outra aplicação de big data em finanças . A detecção de riscos em tempo real e a proteção dos clientes contra fraudes tornaram-se possíveis com a análise de big data.
• Relacionamento com o cliente – Manter um relacionamento satisfatório com o cliente é o maior desafio do setor bancário. Desde a coleta e análise de dados de clientes até o fornecimento de ofertas benéficas e a garantia da segurança das transações, a análise de big data transformou a maneira como as organizações bancárias interagem com os clientes.

Como a análise de big data influenciou o setor financeiro?

Em poucas palavras, o impacto de big data e análise no setor financeiro inclui o seguinte:

• As informações fornecidas pelo big data influenciam fatores cruciais de sucesso e produção nos serviços financeiros.
• Os analistas financeiros podem tomar decisões de investimento melhores e mais informadas.
• Os setores financeiros usam modelos preditivos baseados em dados para monitorar os padrões de gastos.
• A análise de big data aumentou nossa compreensão dos mercados financeiros.
• Reforma tributária, comércio, investimento, análise de risco, automação, detecção de fraude e gerenciamento foram reformulados com a disponibilidade de conjuntos de dados úteis.
• O uso de análises de big data no setor financeiro ajudou a superar vários desafios e forneceu informações valiosas sobre como melhorar a experiência bancária e atender às necessidades dos clientes.
• Por fim, o big data criou transparência e impactou significativamente a análise e modelagem econômica.

Conclusão

A disponibilidade de grandes quantidades de dados abriu infinitas oportunidades para empresas e indústrias melhorarem seus serviços e aumentarem os lucros. O setor bancário se beneficiou significativamente e, escusado será dizer, big data em finanças surgiu como o campo mais promissor onde a análise de big data encontrou várias aplicações.

Da detecção de fraudes à melhoria das relações com os clientes, o setor financeiro não deixa pedra sobre pedra para explorar o potencial do big data. A análise de big data revolucionou o setor bancário on-line e continua a impactar os aspectos mais cruciais do setor bancário e financeiro em todo o mundo.

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