Plataformas de big data e inteligência artificial serão cada vez mais procuradas com a última fase do Open Finance - Denis Pioveza/Dimensa

Denis Piovezan*

O volume de dados criado nos últimos anos é maior do que a quantidade produzida em toda a história da humanidade. O dado por si só já surpreende e, segundo pesquisa realizada pela Social Good Brasil, a produção de dados dobra a cada dois anos e a previsão é de que ainda em 2022 sejam gerados 35 trilhões de gigabytes. Isso invariavelmente também impacta diretamente a oferta de serviços financeiros. Como o open finance é um dos grandes impulsionadores deste mercado no país e sua última etapa permite o compartilhamento de dados como os de investimentos e de seguros, as instituições financeiras buscam ampliar seus investimentos em tecnologia para melhorar os produtos e serviços oferecidos aos clientes e ampliar a produtividade dos negócios.

Esse cenário já pode ser visto em alguns levantamentos recentes. A “Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2022” aponta que o investimento dos bancos para tecnologia cresceu 13% em 2021, com foco em segurança cibernética, inteligência artificial, 5G, cloud e big data. No que se diz respeito a dados, o estudo “Brazil Big Data Analytics Market 2022-2027” demonstra que o mercado de inteligência de dados no país pode registrar um CAGR (taxa de crescimento anual composta) de 27,7%, até 2026. Entre os principais fatores alavancadores estão a busca por mais eficiência, crescente utilidade na análise de dados, IOT, grande análise de dados, análises baseadas em SaaS em indústrias como BFSI (Banking, Financial, Services and Insurance), varejo e conhecimento do consumidor.

As plataformas de big data, analytics e inteligência artificial são cada vez mais procuradas por instituições financeiras e empresas de concessão de crédito como resposta à maior competitividade, surgimento de novos players e clientes no mercado. Tanto fintechs, como bancos e consumidores digitais exigem mais eficiência, rapidez e segurança na gestão de crédito e na utilização dos seus dados — a matéria-prima da economia digital.

E isso se aplica a diferentes tipos de instituições do mercado financeiro. Desde fintechs e bancos digitais, passando por financeiras e cooperativas de crédito, até fundos de investimentos, corretoras e seguradoras. Todos estes players se beneficiam do uso de tecnologias inovadoras que fazem análise avançada e inteligente de dados, proporcionando mais produtividade para os negócios e uma experiência aprimorada, personalizada e satisfatória aos clientes.

Com a aplicação dessas tecnologias de automação, é possível que grandes volumes de informação sejam coletados e avaliados de acordo com os interesses das empresas, além de tornar os processos metrificados para maximizar a cobertura de risco e eliminar pontos cegos e ainda obter uma visão geral e estratégica da análise de risco de crédito, considerando outros fatores como: práticas ESG, fraude, inadimplência, negócios e experiência do cliente. Não mensurar esses aspectos para identificar qual é o comportamento da empresa pode dificultar a análise de concessão.

A empresa de consultoria empresarial McKinsey aponta que a falta de dados ainda é um desafio para fornecer crédito às micro e pequenas empresas (MPEs). Em 2021, somente 9% da oferta de crédito foi dedicada a esse grupo de companhias em decorrência da dificuldade em fazer a sua análise de risco. Além da dificuldade de encontrar dados, o mercado enfrenta outro dilema: a inadimplência por causa da combinação de juros altos e da renda corroída pela inflação. Indicadores econômicos do Serasa até o mês de abril de 2022 demonstram que o número de empresas inadimplentes atingiu um pouco mais de 6 milhões de CNPJs, com prevalência maior justamente entre as MPEs.

A tecnologia ajuda a solucionar parte dessa equação. A junção do mercado de crédito com o open finance traz diversas vantagens, mas de modo geral permite analisar com profundidade o perfil das empresas, com mais precisão na tomada de decisão, segurança na liberação do recurso, diminuição do risco de inadimplência, compreensão do comportamento do cliente com base no seu histórico e uma análise preditiva a partir dos dados que serão compartilhados entre os usuários. Todos têm a ganhar com a tecnologia bem aplicada. Instituições, empresas e consumidores.

*CEO da Dimensa