As organizações B2B precisam de digitalizar e automatizar processos para se adaptarem aos ambientes dinâmicos e competitivos atuais. Para isso, devem considerar a transformação digital em todas as suas etapas.
As áreas financeiras e de gestão do risco de crédito têm que tirar proveito das tecnologias disponíveis: inteligência artificial (IA), aprendizagem automática (Machine Learning), aprendizagem profunda (Deep Learning), big data e data science.
Data science: o que é e como ajuda a calcular cenários financeiros futuros?
Data Science: o que é?
Data Science é uma ciência interdisciplinar que consiste em integrar tecnologias altamente sinérgicas, como IA, Machine Learning, Deep Learning e Big Data com o objetivo de:
- Analisar grandes quantidades de dados de forma rápida e automática.
- Aprender e gerar padrões sobre o comportamento do mercado.
- Gerar previsões.
Idealmente, através de softwares como as ferramentas de análise preditiva, todas essas tecnologias podem ser totalmente exploradas. Desta forma, as empresas podem inovar as suas estruturas e oferecer um serviço totalmente personalizado.
Graças ao Data Science, tanto as multinacionais como as pequenas e médias empresas podem aprender sobre o seu meio, ajustar a procura e a produção à medida das necessidades, controlar riscos e encontrar novas oportunidades.
A importância das ferramentas de análise preditiva
Uma análise preditiva é importante para detetar fraudes, otimizar campanhas, impulsionar operações e reduzir riscos. Porém, para que a análise seja efetiva e relevante, os dados devem ser recolhidos de fontes internas e externas, processados, quantificados e analisados.
Uma ferramenta de análise preditiva facilita todos estes processos, fazendo uso do Data Science.
De qualquer modo, o mais comum é que essas ferramentas sejam utilizadas para entender os hábitos dos clientes ou identificar tendências de negócio. No entanto, no contexto financeiro, as ferramentas de análise preditiva permitem que as empresas:
- Utilizem modelos financeiros para mensurar despesas.
- Otimizem a gestão de riscos.
- Detetem e reduzam as situações de fraude.
- Aumentem a retenção de clientes.
- Analisem cenários financeiros futuros.
Uma análise de cenário financeiro eficaz prevê a possibilidade de atividades fraudulentas comprometerem as operações da empresa, mas para isso é necessário integrar estes três componentes:
- Dados: esta é a primeira barreira e é imprescindível que sejam usados dados fiáveis.
- Estatísticas: uma das principais ferramentas utilizadas para prever cenários é a análise de regressão.
- Premissas: qualquer análise de cenários financeiros deve ter uma premissa. A análise preditiva pressupõe que o futuro continuará a imitar o passado.
Como usar o Data Science para aperfeiçoar a análise de risco financeiro?
Uma solução avançada – como a plataforma Axesor 360 – é determinante para a gestão do risco financeiro, pois envolve todos os elementos mencionados anteriormente e oferece análises preditivas relevantes. Ao mesmo tempo, permite otimizar e automatizar as etapas envolvidas na gestão do risco de crédito através de uma interface intuitiva e fácil de usar, tudo isto integrando tecnologia Data Science.
Com a solução Axesor 360, é possível aplicar inteligência de dados à análise de risco financeiro e otimizar os processos de cobrança. Isso é conseguido graças a uma programação baseada em Machine Learning que permite o cálculo de três indicadores:
- Índice de Comportamentos de Pagamento.
- Limite de Crédito Axesor.
- Risco de Incumprimento Imediato.
Numa economia como a atual, onde predomina a incerteza, é de vital importância integrar nos processos de gestão todas as ferramentas que a tecnologia disponibiliza para prever cenários futuros, de forma a garantir que são tomadas as melhores decisões.
