O sistema financeiro brasileiro, reconhecido como um dos mais avançados do mundo em termos tecnológicos, vive um momento de consolidação de uma de suas maiores apostas para a próxima década: o uso intensivo de Big Data e análise preditiva para otimizar operações, reduzir riscos e criar novos produtos financeiros.
De acordo com levantamento da Febraban (Federação Brasileira de Bancos), 90% das instituições financeiras no país já utilizam ferramentas de analytics em processos críticos. O impacto é mensurável: entre 2020 e 2023, os bancos que adotaram de forma estruturada modelos preditivos registraram, em média, redução de 25% nos custos operacionais e aumento de até 20% na produtividade das áreas comerciais.
Um dos setores mais beneficiados é o de gestão de riscos e inadimplência. Relatório da McKinsey aponta que modelos analíticos avançados permitem identificar clientes com maior propensão ao atraso de pagamentos com até 95% de precisão, possibilitando ações preventivas e renegociações antes que o problema se agrave. Além disso, a análise de dados em tempo real vem reduzindo significativamente fraudes, que ainda geram prejuízos anuais bilionários ao setor — só em 2022, as perdas globais com crimes financeiros ultrapassaram US$ 4 trilhões, segundo a ACFE (Association of Certified Fraud Examiners).
A personalização de produtos é outro pilar dessa transformação. A partir da análise de padrões de consumo, transações e histórico de relacionamento, os bancos têm criado ofertas sob medida, que aumentam a satisfação e fidelização do cliente. Estudo da Accenture mostra que 91% dos consumidores estão mais propensos a contratar serviços com empresas que oferecem experiências personalizadas, dado que impulsiona investimentos em inteligência de dados.
Para Wanderson Aurélio de Lacerda, gerente de TI e Analytics no Banco do Brasil e especialista em ciência de dados no setor financeiro, o desafio não está apenas na tecnologia, mas na integração entre áreas.
“Analytics não é só ferramenta, é cultura. É preciso que a organização inteira — do atendimento à diretoria — compreenda como os dados influenciam decisões e resultados”, afirma.
Segundo ele, a aplicação de analytics no setor bancário brasileiro tem três frentes principais: gestão preditiva de crédito, otimização operacional e segurança cibernética. “Quando bem estruturadas, essas iniciativas geram ganhos de eficiência, reduzem riscos e permitem que os bancos atuem de forma mais proativa no relacionamento com o cliente”, acrescenta.
Com o Open Finance e o avanço da inteligência artificial generativa, a expectativa é que o volume de dados disponíveis para análise cresça exponencialmente. Isso cria um cenário em que a capacidade de interpretar e agir sobre essas informações será determinante para a competitividade das instituições. “Estamos entrando em uma era em que o dado será tão valioso quanto o próprio capital financeiro. Quem souber trabalhar essa riqueza de forma estratégica vai liderar o mercado”, conclui Wanderson.
