Como a inteligência escalável aliada à análise de dados pode reduzir os custos da aquisição de clientes nos bancos

O uso das tecnologias associadas à internet inaugurou uma nova era na sociedade. A forma como as pessoas trabalham, se informam, se divertem e socializam foram otimizadas. Contudo, o tempo destacou a criticidade da exibição e compartilhamento dos dados pessoais e dados sensíveis. 

Desde 2018, ano em que a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) foi implementada, a preocupação com as informações fornecidas pelas pessoas na internet vem crescendo cada vez mais.  Nesse contexto, diferentes categorias de dados são identificadas e catalogadas, incluindo dados pessoais, dados pessoais sensíveis e dados anonimizados. A LGPD estabelece diretrizes e regulamentações para o tratamento desses dados, determinando o que pode ou não ser feito com eles. 

Quer entender a como a inteligência escalável aliada à análise de dados pode ser mais bem aproveitada nos bancos o e se preparar para o FEBRABAN TECH 2023? Confira nosso post sobre a trilha “Os dados e a inteligência escalável“.

Dados pessoais, dados pessoais sensíveis e dados anonimizados 

Dados pessoais, dados pessoais sensíveis e dados anonimizados são termos essenciais no campo da proteção de dados e privacidade. Eles se referem a diferentes tipos de informações e têm diferentes níveis de sensibilidade e proteção. É provável que você já tenha familiaridade com esse tema, mas vale a pena relembrar. 

Dado pessoal  

De acordo com o Tribunal de Justiça do Estado do Ceará (TJCE), um dado pessoal é toda informação relacionada à pessoa identificada ou identificável, ou seja, qualquer informação que permita identificar direta ou indiretamente um indivíduo. Entre esses dados podemos citar: 

• Nome; 
• RG; 
• CPF; 
• Gênero; 
• Data e local de nascimento; 
• Número do telefone; 
• Endereço residencial; 
• Endereço eletrônico (e-mail); 
• Dados de localização via GPS; 
• Placa de automóvel; 
• Imagem fotográfica ou computacional; 
• Cartão bancário, etc.  

Dado pessoal sensível  

Já os dados pessoais sensíveis, são mais abrangentes e se referem a informações que revelam aspectos mais íntimos ou privados de uma pessoa, como: 

• Sua origem étnica ou racial; 
• Opiniões políticas; 
• Crenças religiosas, filosóficas ou morais; 
• Filiação sindical; 
• Dados biométricos (como impressões digitais ou características faciais); 
• Dados de saúde, etc. 

Dados anonimizados 

Em relação aos dados anonimizados, esses são relativos a informações coletadas que foram processadas ou manipuladas de forma a remover ou alterar elementos que possam identificar indivíduos específicos. Essa técnica é aplicada para proteger a privacidade e garantir a confidencialidade dos dados, tornando-os irreversivelmente anônimos.  

Por exemplo, ao coletar dados de um grupo de pessoas, as informações pessoais, como nomes, endereços ou números de telefone, são removidas ou substituídas por identificadores únicos. Assim, os dados resultantes podem ser utilizados para análise estatística, pesquisa ou outros fins sem expor a identidade das pessoas envolvidas.  

O tratamento de dados coletados de forma voluntária, trouxe mais segurança e facilidade para o usuário. Entretanto, contribuiu para gerar mais uma preocupação para as empresas que colhem e utilizam estes dados, principalmente no que tange ao segmento bancário.  

Contudo, é possível que o setor bancário processe uma grande quantidade de dados garantindo a conformidade com a lei e a segurança de seus clientes.  

O que é Inteligência escalável? 

A inteligência escalável refere-se à capacidade de um sistema ou plataforma de processar grandes quantidades de dados de maneira eficiente e escalável. Isso quer dizer que à medida que a quantidade de dados aumenta, a capacidade de processamento também. No contexto bancário, isso significa que os bancos podem coletar, armazenar e processar grandes quantidades de dados de clientes e transações, sem que o sistema fique sobrecarregado ou lento.   

Como aplicar a inteligência escalável nos bancos?   

Dados e inteligência escalável são temas cada vez mais importantes no setor financeiro. Não é novidade que os bancos geram e processam grandes quantidades de dados diariamente. Com isso, a utilização destes, em conjunto com a inteligência escalável, pode ajudar as instituições financeiras a melhorarem seus processos, além de contribuir para a tomada de decisões mais assertivas e consequentemente, fornecer melhores serviços aos clientes. 

No cenário altamente competitivo do mercado financeiro, a utilização estratégica de dados, a implementação de inteligência escalável, assim como a adoção do onboarding digital, são fatores cruciais para se obter uma vantagem competitiva significativa. Além disso, para as instituições financeiras, reduzir os custos de aquisição de clientes é um objetivo prioritário e a combinação de inteligência escalável e análise de dados desempenha um papel fundamental nesse processo. 

Mas como essa tecnologia pode contribuir tanto para os resultados de um banco? 

Revolucionando a Aquisição de Clientes 

A inteligência escalável, aliada à análise de dados, tem o poder de revolucionar a forma como os bancos adquirem novos clientes. Por meio do processamento eficiente de grandes volumes de dados, as instituições podem identificar rapidamente oportunidades de negócio, perfis de clientes em potencial e comportamentos de compra.  

Prevendo riscos e identificando fraudes 

Através da aplicação de algoritmos de machine learning e inteligência artificial os bancos podem usar a inteligência escalável a seu favor, otimizando processos de análise de dados, previsão de riscos e detecção de fraudes. Um exemplo que podemos citar é a rápida identificação de comportamentos suspeitos e melhora na precisão e eficácia dos modelos de análise de risco.  

Onboarding Digital Eficiente e Seguro 

A inteligência escalável e análise de dados podem desempenhar um papel fundamental no processo de onboarding digital em bancos, uma vez que contribuem para a agilidade e segurança do processo.  

Ao analisar dados em tempo real, como identidade, histórico de crédito e renda, os bancos podem tomar decisões rápidas e precisas sobre a abertura de contas e a concessão de produtos financeiros. Já a verificação automatizada da autenticidade de documentos, por meio de tecnologias como reconhecimento facial e reconhecimento óptico de caracteres (OCR), reduz a possibilidade de fraudes, garantindo um processo confiável e eficiente. 

Otimização de Custos e Melhoria da Experiência do Cliente 

Adotando a inteligência escalável e a análise de dados em seu fluxo de onboarding digital, os bancos podem reduzir significativamente os custos associados à verificação manual de documentos e informações. Além disso, a experiência do cliente é aprimorada, uma vez que o processo se torna mais rápido, conveniente e seguro. 

Soluções em Dados e Inteligência Escalável nos bancos

No mercado competitivo que vivemos hoje, acelerar demandas, como a abertura de contas, atualização cadastral e solicitação de novos serviços, assim como esteiras de contratação de crédito não correntista, melhora a experiência do cliente, escala seu negócio, reduzindo custos e otimizando seu processo, além de gerar lucro através da redução do custo da aquisição do cliente.  

Neste contexto, a Stoque se destaca como uma empresa especializada em soluções digitais para o mercado financeiro. Com tecnologias inovadoras e expertise em análise de dados, auxiliamos as instituições financeiras a impulsionar sua transformação digital, otimizar processos, reduzir custos e oferecer uma experiência diferenciada aos clientes. 

A Stoque, empresa especializada em soluções de automação inteligente, oferece suporte às organizações para superarem esses desafios ao implementar IA em seus processos. 

Com um time de especialistas experientes e soluções personalizadas, a Stoque ajuda as empresas a adotarem essa tecnologia de maneira eficaz, reduzindo erros e perdas, além de impulsionar resultados com uma experiência aprimorada para os clientes. 

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