A Revolução da Cultura de Dados na Área Financeira

Afinal, a inteligência artificial (IA) vai substituir o ser humano? Essa pergunta tem sido feita com frequência nos últimos tempos, mas a verdade é que a IA já faz parte da nossa rotina há bastante tempo.

Para falar sobre o uso da IA no mercado financeiro, o convidado desta vez é Duilio Moraes. Com 40 anos de carreira, ele é Gerente Administrativo e Financeiro, tendo acumulado experiência em empresas de diversos portes e setores. Duilio é pós-graduado com MBA em Controladoria, Finanças Corporativas e Gestão de Pessoas, além de ser formado como Tecnólogo em Processamento de Dados e graduando em Administração.

A Revolução da Cultura de Dados na Área Financeira

A revolução digital trouxe inúmeras mudanças para a sociedade, e no setor financeiro, a cultura de dados emergiu como um fator transformador. O uso intensivo de dados não é apenas uma tendência, mas uma necessidade para empresas que desejam se manter competitivas e inovadora

A cultura de dados refere-se à mentalidade e práticas que valorizam e utilizam dados de forma sistemática para orientar decisões empresariais. No setor financeiro, essa cultura é crucial para navegar em um ambiente cada vez mais complexo e dinâmico. Historicamente, as decisões financeiras eram baseadas em experiências passadas e intuição. Hoje, com o advento de tecnologias como Big Data e inteligência artificial, as decisões podem ser baseadas em análises detalhadas, previsões precisas e respostas extremamente rápidas.

A implementação de uma cultura de dados oferece inúmeros benefícios para o setor financeiro. Primeiramente, possibilita uma tomada de decisão mais informada. Dados precisos e analisados corretamente fornecem insights valiosos que podem guiar estratégias empresariais. Além disso, a análise de dados desempenha um papel vital na prevenção de fraudes, identificando padrões suspeitos e prevenindo perdas significativas. A otimização de recursos é outro benefício, permitindo que as empresas identifiquem áreas de desperdício e melhorem a alocação de seus recursos financeiros. Por fim, a previsão e o planejamento financeiros são substancialmente melhorados com modelos preditivos que oferecem uma visão mais clara do futuro econômico.

Para implementar com sucesso uma cultura de dados, as empresas devem desenvolver uma estratégia bem definida. Isso inclui a escolha das tecnologias adequadas, como ferramentas de Big Data e Analytics, e a capacitação contínua da equipe para desenvolver habilidades analíticas. A governança de dados é igualmente importante, garantindo que os dados sejam gerenciados de maneira segura e conforme as regulamentações. A criação de uma mentalidade orientada a dados dentro da organização é fundamental, promovendo a aceitação e o uso regular dos dados em todos os níveis hierárquicos.

A adoção da cultura de dados não está isenta de desafios. A resistência cultural é um dos principais obstáculos, pois muitas organizações enfrentam resistência interna à mudança. Ainda existem muitas empresas que se utilizam de ferramentas rudimentares e não confiáveis para administrar suas finanças, como simples planilhas ou sistemas ultrapassados, com estruturas pouco eficientes para o mundo atual gerando respostas lentas e imprecisas. Em geral, isso se dá ao fato de muitos gestores ignorarem a importância de investir em tecnologia e processos organizacionais bem definidos.

Garantir a qualidade dos dados é outro desafio crítico, pois dados imprecisos podem levar a decisões equivocadas. Além disso, transformar dados brutos em insights acionáveis requer habilidades analíticas avançadas e uma compreensão profunda do contexto de negócios.

Cases de aplicação da cultura de dados

Diversas empresas já demonstraram os benefícios da cultura de dados. Exemplos como a implementação de análises preditivas por grandes bancos para melhorar a experiência do cliente e reduzir fraudes mostram o impacto positivo dessa abordagem.

O JPMorgan Chase, um dos maiores bancos dos Estados Unidos, usa algoritmos de aprendizado de máquina para detectar fraudes e prever comportamento de clientes. Através do uso de Big Data, o banco pode analisar padrões de transações em tempo real, identificando atividades suspeitas e prevenindo fraudes antes que ocorram. Além disso, o banco usa análises preditivas para personalizar a experiência do cliente, oferecendo produtos e serviços financeiros adaptados às necessidades individuais de cada cliente.

A Visa implementou um sistema de análise de Big Data que analisa milhares de transações por segundo, identificando padrões de fraude em tempo real. Esse sistema utiliza inteligência artificial e machine learning para detectar anomalias nas transações e bloquear potenciais fraudes de forma proativa.

A Coca-Cola usa Big Data Analytics para otimizar sua cadeia de suprimentos e melhorar a eficiência operacional. A empresa analisa grandes volumes de dados de diversas fontes, incluindo vendas, inventário e dados de mercado, para tomar decisões mais informadas sobre produção e distribuição, reduzindo desperdício, melhorando a alocação de recursos e oferecendo uma melhor experiência ao consumidor.

A empresa Gartner, líder mundial em pesquisa e aconselhamento empresarial realizou pesquisa em 2023 constatando que 68% dos entrevistados planejam utilizar a IA e Machine Learning em suas empresas, destas 39% afirmam já utilizar essas tecnologias.

Empresas no Brasil especializadas na área Tributária já utilizam a IA para recuperar milhões de reais a favor de seus clientes e a complexidade das novas regras tributárias exige que as empresas utilizem tecnologias avançadas para monitorar e adaptar suas estratégias de conformidade tributária de forma eficiente. A forma como se dará a apuração e recolhimento dos novos tributos exigirá um enorme esforço das empresas para se adequarem e criar estratégias para busca de fornecedores, aquisição de serviços e produtos e precificação na venda. Desse modo, empresas que estiverem atualizadas quanto aos avanços tecnológicos estarão largos passos à frente dos concorrentes.

O futuro da cultura de dados no setor financeiro é promissor, com tendências emergentes como o uso de blockchain para maior transparência e segurança, a automação de processos financeiros e a análise em tempo real para decisões instantâneas. A inteligência artificial e o machine learning continuarão a ser forças motrizes, permitindo previsões mais precisas e operações mais eficientes. Empresas que desejam se manter competitivas devem investir continuamente em tecnologias e estratégias de dados, preparando-se para um futuro cada vez mais orientado por dados.

A cultura de dados é um pilar fundamental para a transformação do setor financeiro. Sua implementação permite uma tomada de decisão mais precisa, prevenção de fraudes, otimização de recursos e previsões financeiras mais assertivas. Com os avanços tecnológicos, a importância dessa cultura só tende a crescer, e as empresas que a adotarem estarão mais bem posicionadas para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades do futuro digital.

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