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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.

Abordagens ineficazes comuns para recuperar crédito no país

A modernização das estratégias de cobrança não é um processo fácil. Erros comuns, como falta de personalização, comunicação ineficiente, acompanhamento inadequado, falta de opções de pagamento e segurança insuficiente dos dados, podem ser evitados por meio de soluções tecnológicas inteligentes.

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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.

Como o CRM com Big Data detecta oportunidades em cobrança

O Big Data da PH3A tem mais atualização e cruzamento de dados do mercado brasileiro, tudo de forma permanente para gerar mais validações ou cancelamentos de registros.Dentre as informações mais importantes do Big Data estão diversas exclusivas, o que otimiza rotinas importantes em cobrança.

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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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