O pagamento instantâneo transforma o mercado financeiro, trazendo agilidade e eficiência.
Com essa modalidade, pessoas e organizações podem enviar e receber dinheiro em tempo real, eliminando taxas altas e burocracias. No Brasil, o Pix é um grande exemplo, revolucionando o sistema com transações rápidas e seguras a qualquer momento.
Para ter uma ideia, a Febraban registrou 63,8 bilhões de operações via Pix só em 2024, um aumento de 52% em relação a 2023.
Esse cenário impulsionou as instituições financeiras a investirem em tecnologias que suportem esses novos modelos de pagamento. Afinal, cada transação gera um volume massivo de dados transacionais, comportamentais e contextuais (como usuários, horários, dispositivos e localização). Esses dados são cruciais para manter a segurança do sistema e otimizá-lo, exigindo uma infraestrutura tecnológica robusta para seu processamento e análise eficientes.
Os desafios do pagamento instantâneo
No mercado de pagamentos, os dados se tornaram ativos estratégicos. A cada transação ou interação com o cliente, uma grande quantidade de informações é gerada, exigindo uma estrutura robusta para o sucesso das atividades analíticas.
No entanto, muitas fintechs enfrentam um obstáculo comum: a fragmentação e a falta de integração dos próprios dados transacionais e operacionais. Esse cenário, marcado por silos de informação, compromete a construção de uma visão completa da jornada do cliente e da saúde da operação. Quando as informações das transações não se conectam de forma fluida, a tomada de decisões se torna mais lenta e menos precisa.
Como consequência, essa fragmentação reduz a capacidade das empresas de extrair valor real dos dados, afetando diretamente sua competitividade no mercado de pagamento instantâneo. Além disso, para que tecnologias avançadas, como as IAs generativas, funcionem de forma eficaz, é essencial contar com dados bem estruturados, limpos e contextualizados.
Oportunidades: como alavancar os pagamentos instantâneos com dados?
Uma estrutura de dados bem arquitetada oferece às empresas de meios de pagamento e fintechs uma série de vantagens estratégicas. Entenda algumas das principais oportunidades que se abrem com a gestão e análise eficiente de dados no contexto do pagamento instantâneo:
Comportamento do cliente:
Com uma estrutura de dados avançada, que integra informações de diversas fontes, é possível ter uma visão mais profunda do comportamento do cliente e ir além das concepções básicas. As empresas podem realizar análises aprofundadas para compreender o comportamento transacional, as preferências de uso do pagamento instantâneo e as necessidades dos clientes em tempo real. Isso permite identificar, por exemplo, picos de uso, padrões de gasto e preferências por tipos específicos de transação.
Personalização:
O cruzamento desses dados críticos é fundamental para personalizar produtos, ofertas e até mesmo a interface do usuário, tornando a experiência única para cada indivíduo. Isso se traduz em serviços customizados e uma jornada diferenciada, fatores que contribuem diretamente para a retenção do cliente e o aumento da fidelização em um mercado onde a escolha é abundante.
Prevenção de fraudes e gestão de riscos:
No ambiente do pagamento instantâneo, a velocidade exige detecção imediata de riscos. O uso avançado de dados e analytics permite a detecção proativa de fraudes e a adoção de abordagens de mitigação de riscos operacionais e financeiros em tempo real. Isso protege tanto a instituição quanto o cliente, fortalecendo a segurança das transações.
Otimização operacional:
A análise de registros transacionais (históricos ou em tempo real) é crucial para otimizar processos internos, desde fluxos de aprovação até a alocação de recursos. Isso resulta na diminuição de custos operacionais, na redução de gargalos e na ampliação da eficiência operacional de todo o sistema de pagamentos.
Inovação:
A inteligência extraída dos dados é um direcionador para a inovação. Ela pode ser o combustível para o desenvolvimento de novos produtos ou serviços financeiros alinhados às tendências de mercado, à demanda dos usuários e às lacunas não exploradas no universo do pagamento instantâneo, garantindo a competitividade e a relevância da empresa.
Engenharia de Dados na era do pagamento instantâneo
Conforme exploramos as vastas oportunidades que a análise de dados oferece no dinâmico setor do pagamento instantâneo, fica claro que a base para tudo isso é uma fundação tecnológica sólida. É aqui que a Engenharia de Dados se revela a peça central. Essa disciplina consiste na implementação e no desenvolvimento de sistemas que coletam, armazenam, organizam e disponibilizam grandes volumes de dados de forma eficiente, exatamente como exigem as transações em tempo real.
No contexto das empresas de meios de pagamento, a Engenharia de Dados é o que permite transformar dados brutos em insights valiosos e inteligência operacional. Ou seja, transformá-los em informações acionáveis valiosas para a tomada de decisões e iniciativas estratégicas.
Além disso, a engenharia de dados soluciona problemas de silos, qualidade e escalabilidade, fomentando uma gestão data-driven. Tal abordagem fornece dados seguros, confiáveis ao longo de seu ciclo de vida, garantindo o compliance no uso e uma gestão de dados adequada. Assim, os mais diversos departamentos de uma organização têm acesso a dados que permitem gerar valor, inovação e eficiência operacional.
Uma engenharia de dados robusta também é o que possibilita a aplicação eficaz de Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e analytics avançados. Ao disponibilizar grandes volumes de dados bem tratados e de alta qualidade, ela impulsiona a inteligência de negócio necessária aos pagamentos instantâneos, permitindo que essas tecnologias aprendam e automatizem processos de forma inteligente.
Conceitos importantes
Quando o assunto é extrair o máximo valor de dados para responder às demandas dos pagamentos instantâneos, alguns outros conceitos, além da engenharia de dados, também entram em cena. São eles:
Data Warehouse:
Uma plataforma de dados corporativos criada para análise e geração de relatórios com base em dados estruturados e semiestruturados de fontes variadas. Concentra dados padronizados e limpos para apoiar os negócios. Esses dados podem incluir transações em um app ou interações de uma campanhas de marketing.
Data Lake:
É um repositório que armazena e processa grandes quantidades de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados (gravados no estado original, como dados gerados em tempo real). Em suma, servem para armazenar grandes volumes de dados desestruturados a custos menores.
Pipelines de Dados:
São fluxos automatizados que direcionam dados de diferentes fontes para um destino específico, como sistemas de análise. Essas “esteiras” garantem que os dados brutos sejam coletados, processados, limpos e formatados, tornando-os prontos para serem usados na tomada de decisões estratégicas.
Data Marts:
Versão reduzida e segmentada do data warehouse. Armazena dados categorizados para um uso específico, como dados sobre transações. Esta segmentação traz agilidade e precisão, uma vez que os dados são pré-processados e orientados à demanda de uma equipe ou departamento.
Conclusão: liderando a era do pagamento instantâneo com dados
Uma gestão de dados robusta no setor de pagamento instantâneo é, sem dúvida, essencial. Ela não só otimiza a experiência do usuário, mas também garante a segurança das operações e atua proativamente na prevenção de fraudes, aspectos cruciais para a confiança e adoção desses novos meios de pagamento.
Contudo, gerenciar a vasta e crescente quantidade de dados gerada diariamente por essas transações expõe desafios consideráveis para as fintechs que buscam se destacar nessa nova realidade do sistema bancário.
Muito além desses desafios, as empresas que conseguem estruturar uma Engenharia de Dados robusta estão diante de grandes oportunidades. Ao transformar dados brutos em insights acionáveis, elas não só superam a fragmentação e os silos, mas também ganham a agilidade e a inteligência necessárias para inovar, personalizar ofertas e, de fato, liderar a era do pagamento instantâneo.
Sua empresa está preparada para otimizar o tratamento de dados e colher esses resultados?
Leia também:
- Como os dados otimizam estratégias de CX no setor de pagamentos?
- Data analytics para ações antifraudes no setor financeiro
- Como aplicar a análise preditiva no mercado financeiro?
Formação em Marketing e especialização em Gestão de Produto, Growth Hacking e Inbound Marketing. Conta com experiência em estratégias B2B, conteúdo digital, planejamento de ações e eventos.
